Compartilhe o vídeo.Escolha quais rostos ficam visíveis.
Detecte e acompanhe rostos nos seus vídeos e aplique desfoque ou mosaico no seu próprio dispositivo. Selecione todos ou use fotos de referência para escolher quem fica visível.
Três maneiras de controlar a visibilidade dos rostos.
Processe todos os rostos detectados ou identifique pessoas usando uma pasta de fotos de referência.
Todos os rostos detectados
Desfocar todos os rostos
Oculte todos os rostos detectados. Não exige fotos de referência nem identificação de pessoas.
Pessoas correspondentes
Desfocar pessoas selecionadas
Desfoque as pessoas que correspondem às suas fotos de referência e mantenha as demais visíveis.
Todas as outras pessoas
Manter pessoas selecionadas visíveis
Mantenha visíveis as pessoas correspondentes e desfoque rostos sem correspondência ou com identificação incerta.
A comparação com fotos pode deixar de identificar uma pessoa. Revise os resultados seletivos antes de compartilhar; no modo de pessoas selecionadas, uma pessoa-alvo sem correspondência pode continuar visível.
Feito para trabalhar com vídeo
Processamento local. Resultados flexíveis.
Mantenha os arquivos no seu dispositivo
Após instalar as dependências e os modelos, processe vídeos e fotos de referência localmente, sem enviá-los para um servidor.
Acompanhe rostos entre quadros
Acompanhe os rostos detectados e estabilize suas regiões entre os quadros para obter uma cobertura mais uniforme.
Escolha desfoque ou mosaico
Ajuste o estilo, a intensidade e a margem de cobertura conforme o seu vídeo.
Analise uma vez, renderize novamente
Reutilize o JSON de análise para alterar as configurações de renderização ou editar as caixas dos rostos sem repetir a detecção e o reconhecimento.
Um fluxo simples
Do vídeo original a uma cópia separada com rostos ocultados.
01
Escolha um vídeo local
Abra o PrivateFrame no aplicativo de desktop do InsightFace ou forneça um vídeo à CLI ou à API Python.
02
Defina quem fica visível
Escolha um modo de seleção, adicione fotos de referência se necessário e selecione desfoque ou mosaico.
03
Processe, revise e compartilhe
Exporte um novo vídeo e um JSON de análise reutilizável. Revise o resultado antes de compartilhar.
Primeiros passos
Use a interface mais adequada ao seu trabalho.
Comece pelo aplicativo de desktop, automatize um fluxo de vídeo ou integre o processamento ao Python.
Aplicativo de desktop
Abra o fluxo PrivateFrame no InsightFace Evaluation Studio. Escolha o vídeo, as configurações e a pasta de saída.
Integre a análise e a renderização ao seu aplicativo com funções de retorno para progresso e cancelamento.
from insightface.app.privateframe import (
analyze_streaming_pipeline,
render_streaming_artifacts,
)
Requer Python 3.10 ou superior. Siga o guia para instalar a partir do repositório atualizado. Pode ser necessário baixar modelos na primeira execução. Os modelos pré-treinados fornecidos destinam-se apenas à avaliação em pesquisas não comerciais. Obtenha uma licença de modelos antes da implantação comercial.
Mantenha os apresentadores visíveis enquanto oculta os rostos detectados de outros participantes ou de pessoas que passam pela cena.
Ensino e treinamento
Oculte os rostos de gravações de aulas ou oficinas antes de distribuí-las.
Vídeos no trabalho
Oculte rostos em gravações internas antes de compartilhar uma cópia com colaboradores externos.
Perguntas e respostas
Antes da sua primeira exportação.
O PrivateFrame envia meu vídeo para um servidor?
O processamento é executado localmente após a instalação das dependências e dos modelos. Vídeos e fotos de referência não são enviados para processamento. Modelos ausentes podem ser baixados no primeiro uso.
Posso alterar o resultado sem analisar novamente?
Sim. Guarde o vídeo original e o JSON de análise para renderizar novamente com outras configurações de desfoque, mosaico ou codificação. Você também pode editar as caixas dos rostos no JSON. Alterações na detecção ou na identificação de pessoas exigem uma nova análise.
Ocultar os rostos garante o anonimato?
Não. A detecção, o rastreamento e a comparação podem deixar passar rostos ou cometer erros. Revise o vídeo exportado, principalmente aparições breves, cortes de cena e oclusões. A ocultação facial não esconde vozes, nomes, roupas ou outros elementos que permitam identificar alguém.
Posso usar o PrivateFrame comercialmente?
O código do InsightFace tem licença MIT. Os modelos pré-treinados fornecidos pelo projeto são destinados à pesquisa não comercial; o uso comercial exige a autorização adequada para os modelos. Entre em contato para discutirmos sua implantação.
Leve a privacidade facial para o seu fluxo de vídeo.
A implantação comercial com modelos pré-treinados do InsightFace exige uma licença de modelos separada. O código usa a licença MIT; as licenças do código e dos modelos se aplicam separadamente.