얼굴 블러

작동 방식

1. 사진을 끌어다 놓습니다. 디코딩은 사용자 기기에서 이루어지고 사진은 기기를 벗어나지 않습니다. 이 사이트의 어느 페이지보다도 이 페이지에서 더 중요한 사실입니다.
2. 먼저 훑어 주길 원한다면 “얼굴 자동으로 찾기” 버튼을 누르세요. 저절로 실행되지는 않습니다. 검출기는 내려받아야 하는 파일이라, 실행 여부를 사용자가 고르도록 두었습니다. 누르면 찾아낸 얼굴마다 상자를 씌우고 그 개수를 알려 줍니다. 이 숫자는 모두 찾았다는 약속이 아니라 직접 사진을 확인하라는 신호로 읽으세요. 누르지 않아도 아래 편집기는 그대로 다 쓸 수 있습니다.
3. 사진을 보면서 놓친 얼굴 위에 직접 상자를 끌어 그립니다. 원하지 않는 상자는 탭하면 사라집니다. 검출기는 이따금 오검출도 내놓기 때문에, 상자는 붙이는 것만큼 쉽게 떼어낼 수 있게 해 두었습니다.
4. 가리는 방식을 고릅니다. 단색 상자, 강한 모자이크, 강한 블러 중 하나입니다. 기본값은 단색 상자입니다. 셋 중 정말로 되돌릴 수 없는 것은 이것뿐이기 때문입니다.
5. 확인란에 체크하고 내려받습니다. 가림 처리는 파일을 쓰기 전에 픽셀 자체에 새겨지고, EXIF 메타데이터는 내보내는 과정에서 제거됩니다.

주요 용도

• 시위나 행진, 붐비는 거리에서 찍은 사진을 우연히 담긴 사람들을 노출하지 않고 올릴 때.
• 반, 팀, 행사 사진에서 일부 인원만 공개에 동의한 경우 그 사진을 공유할 때.
• 매물 사진, 스크린샷, 현장 조사 자료를 매물 등록이나 보고서에 넣기 전에 행인을 지울 때.
• 버그 리포트, 지원 티켓, 공개 기록에 사진을 첨부하는데 얼굴이 요점이 아닐 때.

참고 사항

• 자동 검출은 시작점이지 보장이 아닙니다. 모든 얼굴을 찾겠다고 약속할 수 없고, 이 페이지는 할 수 있는 척도 하지 않습니다. 사진을 가리는 주체는 당신입니다. 내려받기 전에 미리보기를 확인하세요. 모델이 놓친 얼굴도 상자를 끌어 그리면 지금이라도 가릴 수 있습니다.
• 돌아선 얼굴, 옆얼굴, 많이 가려진 얼굴은 자주 놓칩니다. 대부분 뒷모습으로 찍힌 군중 테스트 사진에서는 카메라를 향하고 있던 얼굴 세 개를 하나도 찾지 못했습니다.
• 작은 얼굴과 초점이 나간 얼굴은 빠집니다. 검출이 믿을 만했던 범위는 얼굴 너비 약 10 px까지였고, 6 px 부근에서는 불안정했으며, 약 4 px 아래로는 전혀 잡히지 않았습니다. 테스트에서는 거리 사진 두 장에 걸쳐 배경의 흐릿한 얼굴 약 일곱 개를 놓쳤습니다. 검출기에게는 너무 흐릿한 얼굴이라도, 그 사람을 아는 사람에게는 또렷하게 알아보일 수 있습니다.
• 사진이 기울면 무너집니다. 단체 사진에서 재현율은 회전 약 30도까지 유지되었지만(12개 중 12개) 그 뒤로 무너졌습니다. 45도에서는 12개 중 2개, 90도에서는 하나도 찾지 못했습니다.
• 모두에게 똑같이 잘 작동하지는 않으며, 그렇지 않다고 말하는 것은 정직하지 않습니다. 공개된 연구는 피부색이 어두운 피사체에서 누락률이 더 높고, 얼굴이 노출 부족일 때 그 격차가 더 벌어진다고 기록합니다. 저희가 직접 시험한 조명이 좋은 얼굴 46개에서는 피부색 탓으로 볼 만한 누락이 나오지 않았습니다. 하지만 46개는 모델에 면죄부를 주기에는 턱없이 작은 표본입니다. 사진에 누가 있든 자동 검출은 똑같은 의심을 가지고 확인하세요.
• 블러와 모자이크는 되돌릴 수 없는 처리가 아닙니다. 연구자들은 모자이크와 블러 처리된 얼굴에서 우연을 크게 웃도는 확률로 신원을 복원하도록 신경망을 학습시킨 바 있습니다(McPherson, Shokri, Shmatikov, 2016). 단색 상자를 기본값으로 둔 이유이자, 정말 중요한 상황에서 골라야 할 이유입니다.
• 얼굴만 찾고 그 외에는 아무것도 보지 않습니다. 이름표, 문신, 자동차 번호판, 집 번지, 거울에 비친 얼굴, 촬영 장소가 드러나는 배경은 직접 상자를 그리지 않는 한 그대로 남습니다.
• 처음 실행할 때 검출 모델(약 224 KB)과 공용 온디바이스 추론 엔진(약 13.5 MB, 배경 지우개가 쓰는 것과 같은 엔진)을 내려받습니다. 이후에는 둘 다 캐시되지만, 모바일 데이터라면 엔진은 Wi-Fi를 기다릴 만한 크기입니다.

자주 묻는 질문