El modelo de desenfoque de personas te permite proteger la privacidad de las personas que aparecen en los videos de entrada a través de distorsiones, como enmascarar o desenfocar su apariencia en los videos de salida. El modelo acepta transmisiones de video como entrada y genera videos modificados con el rostro o el cuerpo completo de las personas difuminados. El modelo se ejecuta a cinco FPS.
Puedes configurar parámetros en la consola para controlar la distorsión en los videos de salida:
Elige Oclusión completa o Filtro de desenfoque para controlar el tipo de distorsión:
- Oclusión completa: Oculta la región detectada con un cuadro de límite negro opaco.
- Filtro de desenfoque: Aplica desenfoque a nivel de píxeles en la región detectada.
Los clientes también pueden seleccionar o borrar la opción Solo difumina los rostros para controlar la región de la apariencia de la persona que se distorsionará:
- Selecciona Desenfocar solo rostros: Distorsiona solo la región del rostro.
- Claro Desenfocar solo los rostros : Distorsiona a la persona por completo.
Puedes usar estas combinaciones para crear los siguientes cuatro tipos de videos de salida:
| Tipo de distorsión | Desenfoque solo de rostros (seleccionado/no seleccionado) | Descripción del video de salida |
|---|---|---|
| Oclusión completa Filtro de desenfoque |
Desenfocar solo los rostros | Solo se muestran cuadros negros opacos en los rostros.
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| Oclusión completa Filtro de desenfoque |
Desenfocar solo los rostros | Muestra cuadros negros opacos sobre todos los cuerpos detectados.
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| Oclusión completa Filtro de desenfoque |
Desenfocar solo los rostros | Genera una región difuminada solo en los rostros.
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| Oclusión completa Filtro de desenfoque |
Desenfocar solo los rostros | Genera una región desenfocada sobre todos los cuerpos detectados.
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Prácticas recomendadas y limitaciones
- Evita los puntos de vista de cámara inusuales (por ejemplo, una vista desde arriba) en los que las personas y los vehículos se ven diferentes de sus vistas estándar o comunes. La calidad de la detección y el desenfoque pueden verse afectados en gran medida por estas vistas inusuales.
- Asegúrate de que las personas o los rostros sean completamente visibles o que se vean en su mayoría. La detección y la calidad de desenfoque pueden verse afectadas por la oclusión parcial de otros objetos.
- Asegúrate de que la escena tenga una iluminación adecuada. Las escenas oscuras pueden afectar la detección y la calidad del desenfoque.
- El detector de personas y rostros tiene un tamaño de objeto detectable mínimo. Este tamaño es de aproximadamente el 2% en relación con el tamaño de la vista de la cámara. Las personas y los rostros que están lejos de la cámara no se difuminan. Evita las escenas con mucha gente y espera que todas las personas o rostros se vean desenfocados. El modelo funciona de manera óptima cuando las personas están en el centro de las escenas y son lo suficientemente grandes.
- El modelo de desenfoque de personas se optimiza para proteger la privacidad del usuario. En consecuencia, el modelo podría proporcionar una región de desenfoque demasiado grande ("conservadora") para el video. Para evitar regiones oscurecidas en exceso, cambia el método de desenfoque de Oclusión completa a Filtro de desenfoque.
- El modelo de desenfoque de personas es una operación costosa en términos de procesamiento. Por lo tanto, debes tener en cuenta las siguientes consideraciones cuando uses este modelo:
- Resolución: No hay restricciones en la resolución de video de entrada. Sin embargo, los videos con una resolución superior a 1280 × 720 píxeles se reducen a 1280 × 720 píxeles cuando usas el modelo de desenfoque de personas. Los rostros más pequeños lejos de las cámaras no se difuminan.
- Velocidad de fotogramas del video de salida: La velocidad de fotogramas de salida actual del modelo de desenfoque de personas es de cinco fotogramas por segundo, independientemente de la velocidad de fotogramas del video de entrada. Esta velocidad de fotogramas de salida está limitada por los recursos de procesamiento y está sujeta a cambios en futuras actualizaciones del producto.