视频中的像素化尚未完成

本文介绍一种算法，通过对人脸进行模糊以使其无法被可靠识别，从而保护流式视频数据中个体的隐私。这阻止了任何可能的人脸识别，但由于所有面部细节被遮蔽，结果用途有限。我们提出一种新的聚类算法，为检测到的人脸创建原始轨迹。该算法跨帧关联人脸以形成轨迹，通过深度特征与位置聚合亲和力自动生成聚类数目并发现新簇。我们引入高斯过程（Gaussian Process）来精炼原始轨迹。我们进行了有 47 名参与者参与的在线实验，以评估人脸模糊相比原始照片（原样）的有效性，以及用户体验（满意度、信息充分性、愉悦度、社会存在感与滤镜好感度）。