本帖最后由 ∮仗剑ノ天涯 于 2016-9-13 09:30 编辑

在当今社会，视频成为了我们文化生活中不可分割的一部分。从微信上的小视频，到 Instagram 近期推出的 Story 特性，甚至到目前如日中天的在线直播，视频都在不断吸引我们的眼球。随着智能手机的普及，每一台手机都是小型的视频录制设备。

但是对于每一个人来说，他们都需要对视频中出现的人物的隐私负责。因为如果当事人不愿意，视频的上传者可能需要对视频中的人物面部进行打码。

***附件停止解析***

微软现在已经注意到了这一问题，所以这家公司在其云计算服务 Azure Media Analytics（Azure 媒体分析）中推出了”面部修正”（Face Redaction）功能。在其 Azure 官方博客中，微软如此表示：

Quote
面部修正功能可以检测视频中每一帧的人脸，并且实时追踪面部移动，所以同一个人在处于其它角度时也能够被模糊掉。

该功能对于计算机来说仍然非常困难，准确性相比于真人辨识也存在一定的差距。但是这个系统希望被用于寻找假阳性和假阴性的情况，尤其是在一些复杂视频中，比如低亮度或者高速移动场景。

由于自动修正并不能保证 100% 有效，我们也提供了一系列方法来修正最终的输出结果。

除了完全的自动模式之外，也有一种两步工作流可供选择。这允许通过一份 ID 列表来对已经找到的面部的选择/反选，或者使用一份格式为 JSON 的元数据文件做出随机的每帧调整。这一工作流被细分为”分析”和”修正”模式，或者你也可以使用单步的”组合”模式来一次性解决问题。