CN1656502A - 自动面部模糊的方法和设备 - Google Patents
自动面部模糊的方法和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN1656502A CN1656502A CNA028244516A CN02824451A CN1656502A CN 1656502 A CN1656502 A CN 1656502A CN A028244516 A CNA028244516 A CN A028244516A CN 02824451 A CN02824451 A CN 02824451A CN 1656502 A CN1656502 A CN 1656502A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- fuzzy
- face
- zone
- people
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 48
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 36
- 230000001815 facial effect Effects 0.000 claims description 58
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 16
- 210000000887 face Anatomy 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000005291 magnetic effect Effects 0.000 description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 description 4
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 4
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 3
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 description 3
- FSCNUJMKSQHQSY-UHFFFAOYSA-N Gein Chemical compound COC1=CC(CC=C)=CC=C1OC1C(O)C(O)C(O)C(COC2C(C(O)C(O)CO2)O)O1 FSCNUJMKSQHQSY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000243251 Hydra Species 0.000 description 2
- 238000007476 Maximum Likelihood Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 230000008676 import Effects 0.000 description 2
- QRXWMOHMRWLFEY-UHFFFAOYSA-N isoniazide Chemical compound NNC(=O)C1=CC=NC=C1 QRXWMOHMRWLFEY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 210000003128 head Anatomy 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000011410 subtraction method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G06T5/70—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/40—Analysis of texture
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
- G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
- G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
- G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10016—Video; Image sequence
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30196—Human being; Person
- G06T2207/30201—Face
Abstract
公开一种自动模糊图像中面部和皮肤的图像处理系统。可以模糊所有的面部或者皮肤，或者模糊指定的面部。在本发明的一方面，模糊在视频中一个图像或者一系列图像中的特定面部。在图像中确定面部，执行面部匹配以将特定的面部与图像中的面部相匹配。如果发现匹配，则模糊图像中的面部或者面部的一部分。对包含特定面部的图像一部分执行模糊。可以通过多种技术执行模糊。在本发明另一个方面，使用语音处理作为面部分析的附属或者替代以确定是否应该模糊图像中或者一系列图像中的面部。在本发明的另一个方面，模糊图像中或者一系列图像中的所有的面部或者人的皮肤。
Description
本发明涉及图像处理技术，具体涉及一种用于自动模糊图像中面部和皮肤的方法和设备。
摄像机在公用区域和专用区域正变得无处不在。在公用区域，摄像机正被用于多种不同的或者表面上无关的情况。例如，零售店使用摄像机减少顾客或者雇员的入店行窃。另一个例子，许多城市将摄像机安装在特定的交叉路口或者特定的高速公路上，借此提供实时的交通图像。此外，摄像机在公共场所的另一种使用是面部识别，这已经被用在公共事件中以捕捉被通缉的罪犯。
摄像机同样在专用区域变得越来越流行，例如在住宅中。主妇们使用摄像机确保她们的孩子被适当地照顾，或者用于住宅安全和监视的目的。此外，摄像机被集成在住宅安全系统中，以便如果住宅安全系统确定一些事情出现差错并应该发送那个图像时，可以将房屋中的图像发送到监控装置中。
摄像机在这些区域的出现牵涉到对隐私问题的考虑。例如，在入店行窃的情况中，可以在录像中捕捉罪犯。然而，其它无辜的顾客也会在同一段录像中出现，这些人恰巧与罪犯同时出现在商店中。在住宅的情况中，当配备有安全系统时入侵者可能闯入房屋中，入侵者与房屋中居住的人和客人一起被捕捉在图像中。
在这些情况中，录像中显示的人还包括除了罪犯之外的那些人。这些人或许希望或许不希望他们的样子出现在录像中。
这里有一些保护隐私的努力。例如，在电视显示“Cops”时，将罪犯和警察之外的路人和其它人的面部变得模糊。这提供一种防止看到旁观者，但可以看到罪犯和其它允许使用他们样子的人的方式。然而，这种模糊作用是被手动地添加在录像中的图像里。这是一项相对长而乏味的任务。
因此存在一种需要，即需要自动修改图像序列以包含那些被选择个体(例如那些不希望被知道身份的人)的已模糊的面部图像的方法和设备。
总的来说，公开了一种提供对图像的自动面部或者皮肤模糊的图像处理系统。可以模糊所有的面部或者皮肤，或者模糊指定的面部。
本发明的一个方面，模糊视频中的一幅图像或者一系列图像中的特定面部。确定在图像中的面部，并执行面部识别以将特定面部与图像中的面部相匹配。如果发现匹配，模糊图像中的面部或者面部的一部分。对包含特定面部的该图像的一部分执行模糊。可以利用多种技术执行模糊。
本发明的另一个方面，使用语音处理作为附属的或者替代面部分析以确定在图像中或者一系列图像中的面部是否应该被模糊。
本发明的另一个方面，模糊图像或者一系列图像中所有的面部和人的皮肤。
通过参考随后详细的描述和附图将获得对本发明更完全的理解以及本发明进一步的特征和优势。
图1举例说明根据本发明的示例性图像处理系统；
图2说明根据本发明所执行的操作的全局视图；
图3是描述图1中音频分析处理的示例性执行的流程图；
图4是描述图1中面部分析处理的示例性执行的流程图；和
图5是描述图1中模糊处理的示例性执行的流程图；
图1举例说明一个根据本发明的示例性图像处理系统100。根据本发明的一个方面，图像处理系统100连接输入音频110、输入视频120、数字多功能光盘(DVD)160，并产生输出视频150。
图像处理系统100可以被具体化为诸如个人计算机或者工作站的任何计算设备，该系统包括处理器130，例如中央处理单元(CPU)，和存储器140，例如随机存取存储器(RAM)和只读存储器(ROM)。在一种备选的实施例中，在此公开的图像处理系统100可以被实施为专用集成电路(ASIC)，例如，作为视频处理系统的一部分。如图1所示以及在下面分别结合图3至5的进一步论述，图像处理系统100的存储器140包括音频分析处理300、面部分析处理400和模糊处理500。如本领域公知的，处理300、400和500可以合并为一个处理或者做成甚至更小的处理。为了便于描述和理解，在此将处理300、400和500分开。
输入音频110和输入视频120通常由配备麦克风的单个摄像机产生。然而，输入音频110和输入视频120可以由分开的设备产生。此外，输入音频110是任选的。通常，输入音频110和输入视频120是数字的。然而，这些信号中的一个或者两个也可以是模拟的，图像处理系统100可以使用公知的技术将这些信号数字化。
通常，音频分析处理300分析输入音频110以确定是否一个或者多个特定的说话者正在讲话，如果确定一个或者多个特定的说话者正在讲话，那么模糊图像中或者一系列图像中的面部或者可能的所有人的皮肤。此外，可以模糊和追踪在图像中对应特定说话者的面部。音频分析还可以帮助面部分析，这是因为如果发现一个特定的说话者，则以特定说话者的面部可以在图像中发现为前提开始面部分析。
面部分析处理400确定在图像中的人脸。面部分析处理400确定所有人脸在图像中的位置，并确定特定的人脸。可选地，面部分析处理400可以确定在图像中出现的人的皮肤。模糊处理500模糊图像的区域。模糊处理500基本上模糊包含特定面部、所有面部或所有皮肤的图像区域。
如在本领域中公知的，在此公开的方法和设备可以作为制造商的物品而被分发，该物品本身包括具有包含其上的计算机可读代码装置的计算机可读介质。计算机可读程序代码装置可以连同计算机系统一起操作以完成执行在此讨论的方法或者创建设备的所有步骤或者其中一些步骤。计算机可读介质可以是可记录介质(例如软盘、硬盘驱动器、诸如DVD160的光盘或者存储卡)或者是传输介质(例如包括光纤，万维网、电缆、或者使用时分多路接入、码分多路接入的无线信道或者其它的射频信道的网络)。可以使用任何能够存储适合于计算机系统使用的信息的已知的或已开发的介质。计算机可读代码装置是任何允许计算机读指令和数据的机制，例如磁性媒体的磁性变化或者诸如DVD160的光盘表面的高度变化。
存储器140配置处理器130以执行在此公开的方法、步骤和功能。存储器140可以是分布式或者本地的，处理器130可以是分布式或者单个的。存储器140可以作为电、磁性或者光存储器，或者任何这些或者其它存储设备类型的结合而实现。术语“存储器”应该被广义地解释为足以包括任何信息，其中这些信息能够在处理器130可访问的可寻址空间中的地址中读取或者写入。根据这些定义，因为处理器130能够从网络中检索信息，所以网络中的信息仍然在图像处理系统100的存储器140内。
图2举例说明根据本发明所执行的操作的全局视图。如图2所示，音频分析处理300使用语音信息230接受并分析输入音频110。参考图3详细地描述音频分析处理300。语音信息230允许音频分析处理300确定特定的说话者是否在输入视频120中。例如，对于住宅安全系统而言，来自住宅住户的语音将被收集并存储在语音信息230储存库。对于其它系统，任何希望通过本发明面部模糊技术保护隐私的人可以将他们的语音信息存储在语音信息230中。
当音频分析处理300确定所有的或者部分音频输入110属于其中一个特定的说话者时，音频分析处理300将这个信息提供给面部分析处理400。参考图4更详细地描述面部分析处理400。
面部分析处理400分析输入视频120，在该实例中输入视频包括一系列图像121、122和123。面部分析处理400检查每个图像121、122和123，确定图像中的面部和位置，以及该面部的近似尺寸。面部分析处理400还可以确定图像中的特定面部。可选地，面部分析处理可以通过简单地检查图像121、122和123来搜索人的皮肤。
为了确定在图像121、122和123中的指定面部，面部分析处理400使用面部信息240。面部分析处理400向模糊处理500提供数据以通知模糊处理500要模糊图像中的哪些区域。参考图5更详细地描述模糊处理。模糊处理500则模糊每个图像121、122和123的指定区域。以这种方式，模糊处理500产生包括图像221、222和223的输出视频150。如果满足一定条件，输出视频150包括已进行区域模糊的图像。
在图2的实例中，图221具有已被模糊的区域220。图121表示模糊发生之前的图像，图221表示经过模糊处理500执行模糊之后的图像。在该实例中的区域220模糊所有的面部210。然而，作为替代，可以面部的部分诸如眼睛。此外，如果希望，可以模糊图像中的所有人的皮肤。
图3是描述音频分析处理300的示例性实施的流程图。如先前描述的，音频分析处理300使用语音信息230分析输入音频110，确定指定的说话者是否在图像中。通常，音频分析处理300使用音频执行说话者辨别。存在多种通过音频进行说话者辨别的技术。以下的每个U.S.专利描述通过使用音频对说话者进行辨别，每个专利在此引入作为参考：U.S.专利号6246987，题为“响应说话者身份识别和验证来允许进入公共资源的系统”(“System for permitting access to acommon resource in response to speaker identification andverification”)；U.S.专利号6233555，题为“用于使用混合判别分析来开发说话者模型的说话者身份验证的方法和设备”(“Methodand Apparatus for Speaker Identification Using MixtureDiscriminant Analysis to Develop Speaker Models”)；U.S.专利号6141644，题为“基于本征语音的说话者验证和说话者身份识别”(“Speaker Verification and Speaker Identification Basedon Eigenvoices”)；U.S.专利号6029124，题为“连续的、非参数语音识别和说话者身份验证”(“Sequential，Nonparametric SpeechRecognition and Speaker Identification”；U.S.专利号5946654，题为“使用无人监管的话音模式的说话音者身份验证”(“SpeakerIdentification Using Unsupervised Speech Models”)。
当分析输入音频110时，在步骤310开始方法310。通常，用于说话者身份识别的方法从音频110中提取一些类型的信息(步骤310)，这些被提取的信息与已存储的说话者的语音信息230比较，确定在一预先决定的精确度之内的匹配。
例如，在U.S.专利6233555中，语音信息230在两个阶段获得。在登记阶段，来自说话者的口令话语被多次接收。获得作为一系列音素(phone)的口令话语录音，音素字符串被存储在包含属于一组中其它说话者的音素字符串的数据库中。在训练阶段，从每个口令话语中提取第一组特征矢量，使用说话者独立的音素识别器获得在口令录音中的用于每个音素的音素边界。为说话者给定口令中的每个音素开发一个混合模型。然后，使用来自一组中所有说话者口令话语的特征向量和混合判别式分析为每个音素和说话者产生变换参数和变换模型。该变换参数和变换模型作为语音信息230而被存储。
U.S.专利6233555中的处理过程继续如下。从输入音频110接收说话者的话语，基于已接收的话语计算第一组特征向量的序列(步骤310)。然后使用对特殊分割单元指定的变换将第一组特征向量变换为第二组特征向量(步骤310)，使用由混合判别式分析所训练的说话者模型(存储在语音信息230中)计算第二组特征向量的似然得分(步骤310)。然后结合似然得分确定话语得分，基于话语得分来证实说话者的身份(步骤320)。
那些本领域的技术人员将认识到还存在多种适于说话者辨别的技术。
如果发现音频特征(步骤330＝是)，其意味着说话者已经在预定的精确度等级中被识别，然后输出指示特殊说话者的信息。这个过程发生在步骤340。
也许可能追踪单个说话者。例如，如果在摄像机中能够看到整个房间中只有一个人在讲话，那么音频分析可以确定音频来自一个其语音信息已经被存储在语音信息230中的说话者。一旦确定了说话者的身份，可能使用追踪技术追踪那个一直保持在摄像机镜头中的人。
还可能确定在房间中不符合已经将语音信息存在语音信息230中的那些人。如果在步骤320中可以确定音频特征的其它人进入房间，系统则能够使用追踪技术追踪这个人。一种通常使用的追踪技术是建立背景模型，然后通过比较新图像和建立的背景模型来确定哪个对象正在移动。这种技术于2000年6月/7月，爱尔兰，都柏林，ElgammalA，Harwood D.和Davis L.的文章，“用于背景减除法的非参数模式”(“Non-Parametric Model for Background Subtraction，”)第六届欧洲计算机图像学会会议论文，751-767，中公开，其公开在此引入作为参考。
在这些情况中，特殊的个人信息340可以包括进入摄像机镜头中的人是谁，以及什么时间他/她进入摄像机镜头。因为知道一个或者更多的人将出现在摄像机镜头，这将帮助在下文中描述的面部分析技术。
可选地，在步骤340，输出的是所发现的特殊说话者的面部这一事实而不是这个人的特定信息。如果所有面部都要被模糊或者如果发现一个人的语音特征，那么这种情况是非常有用的。后者可以是一个用户能够被允许或者不被允许情况的一种设置。
如果没有检查所有个人的所有语音信息(步骤350＝否)，那么音频分析处理300再次进入步骤310。可选地，当每次执行音频分析处理300时执行步骤310，步骤350再次从步骤320开始。如果没有检查所有个人的所有信息(步骤350＝否)，那么结束音频分析处理300。
如图4所示，当确定用户是否已选择模糊图像中所有面部的选项时，面部分析处理400从步骤405开始。如果已经选择这个选项(步骤405＝是)，在步骤410检测所有的面部。面部检测依据以下所描述的教导执行，例如，国际专利WO9932959，题为“用于基于手势的任意选择的方法和系统”(“Method and System for Gesture BasedOption Selection”)，被转让给本发明的受让人，Damian Lyons和Daniel Pelletier，“用于识别人体特征的线扫描计算机视觉算法”(“A Line-Scan Computer Vision Algorithm for IdentifyingHuman Body Features，”)，Gesture’99，85-96France(1999)，Ming-Hsuan Yang和Narendra Ahuja，“在采色图像中检测人面部”(“Detecting Human Faces in Color Images，”)Proc.of the 1998 IEEE Int’l Conf.on Image Processing(ICIP98)，Vol.1，127-130，(1998年10月)；I.Haritaoglu，D.Harwood，L.Davis，“Hydra：使用轮廓的多人检测和追踪”，计算机视觉和模式识别，视频监视的第二次专题讨论会，(“Hydra：Multiple People Detection and Tracking UsingSilhouettes，”Computer Vision and Pattern Recognition，SecondWorkshop of Video Surveillance)(CVPR，1999)，上述每个在此引入作为参考。
大多数这些技术都需要训练，训练是通过空房间的摄像机镜头来确定基本数据。面部和运动然后更容易确定。这些技术对本领域的技术人员来说是公知的。
通过使用先前存储的面部415的位置可以更容易地所有检测面部410。每次面部分析处理400可以存储在存储器415中的面部的当前位置，当下次执行面部分析处理400时可以使用这些位置。
在步骤410，当发现所有的面部时，则估计面部的“位置”和范围。被估计的位置通常是面部轮廓的中央位置，面部的轮廓通常对应于被估计的范围。被估计的位置可以受到用户输入425的影响。例如，一个用户可以选择在步骤420使用椭圆来估计面部范围。面部的位置是椭圆的中心点，椭圆可以按照能够包围整个面部的方式倾斜。估计磁头倾斜和其它参数的技术在2001年7月3日提交的U.S.序列号为09/898139，题为“用于在原始图像序列中交织用户图像的方法和设备”(“Method and Apparatus for Interleaving a User Ima gein an Original Image Sequence，”)，Gutta等的专利申请中给出，其公开的内容在此引入作为参考。
作为另一种实例，用户希望被估计的范围是矩形或者其它形状。矩形在诸如确保模糊随后画面中的面部和头发部分方面是有效的。椭圆形、矩形和其它形状可以适当地倾斜以提供面部范围的最佳估计。
步骤420之后，面部分析处理400在步骤460输出模糊信息。这个模糊信息包括所有面部的位置和范围，其中范围通常通过诸如椭圆或矩形的数学形状来描述。
如果模糊所有面部的选项被停用(步骤405＝否)，那么从面部信息储存库240检索面部信息。这发生在步骤430。在步骤435，识别相关的面部。一个“相关”面部仅是一个如果被发现属于一个图象预定精确度等级中便被模糊的面部。通常，步骤435包括两个步骤：面部检测和面部识别。对于步骤435的这种方案，通常首先检测运动，其包括背景分析，然后进行对该对象的面部检测。在步骤435中可以使用的另一种技术是分类图像中的对象，并且确定这个对象是一个人。对象的分类在2001年2月27日公开的，U.S.序列号09/794443的Srinivas Gutta and Vasanth Philomin，“通过模式集来分类对象”(“Classification of Objects through Model Ensembles，”)中描述。其公开的内容在此引入作为参考。在确定该对象是人之后，系统可以检测面部并且识别面部。
如上所述，存在的多种技术进行面部检测。同样存在多种技术进行面部识别。面部识别可以按照以下描述的教导执行，例如，AntonioColmenarez和Thomas Huang，“最大似然面部检测”(“MaximumLikelihood Face Detection，”)2nd Int’1 Conf.on Face and GestureRecognition，307-311，Killington，Vermont(1996年10月14-16日)或者Srinivas Gutta等，“使用混合分类法的面部姿势识别”(“Faceand Gesture Recognition Using Hybrid Classifiers，”)2nd Int’1Conf.on Face and Gesture Recognition关于面部和姿势的识别，164-169，Killington，Vermont(1996年10月14-16日)，在此引入作为参考。
音频分析处理300输出的音频分析数据445还可以用于确定存在至少一个人的面部应当被模糊。这个信息还可以包含关于这个人是谁的信息。这点使得步骤435更容易地执行面部识别。此外，如果在摄像机的镜头里仅有一个面部，那么不必执行面部识别。应当注意，当发现个人的音频特征时，音频分析数据445指示所有的面部将被模糊。在这种情况下，步骤435将发现所有面部，步骤450将提供关于所有面部的位置和范围的信息。
应当注意，面部分析处理400能够通过使用相关面部440先前的位置在一定程度上得以简化。因为相关面部的当前位置接近于其先前位置，所以这将减少步骤435的处理量。
在步骤450估计相关面部的位置和范围，相关面部的输出信息在步骤460输出。注意，如果没有发现相关面部则可能没有输出信息。在步骤460之后结束方法面部分析处理400。
应当注意，方法400可被选择地用于确定人类皮肤而后模糊该皮肤。这一点在诸如如果录像中的人有不适当的穿着时是有效的。用于模糊皮肤的修改方法400的示例性方式如下所示。在步骤405，确定所有的人的皮肤将被模糊。在步骤410发现图像中的所有人的皮肤。可以通过多种技术发现人类皮肤，例如在1996年12月2-4日公开的Forsyth and Fleck，“识别裸体图片”(Identifying Nude Pictures)Proc.of the third IEEE workshop，Appl.of computer vision，103-108，中描述的技术。其公开在此引入作为参考。步骤410可以使用先前存储的位置415。
在步骤420确定人类皮肤的位置和范围，这个步骤可以受到用户喜好425的影响。在步骤460输出位置和范围。可能再次使用形状来描述包含皮肤的图像范围。可替换的方案是，还可能在步骤460创建一个输出，其能够产生将被模糊图像中的某些象素。例如，可以创建一个位图，该位图包含可以被创建的图像中用于每个象素的1个比特位，位图中的“1”指示该象素将被模糊，位图中的“0”指示该象素将不被模糊。本发明可以使用任何适于指示图像中的哪些象素应当被模糊的技术。
图5是一个描述模糊处理500的示例性执行的流程图。如先前所述，模糊处理500模糊一个图像的区域。通常，图像中的这些区域对应于面部。当接收到模糊信息时，模糊处理500在步骤510开始。这些模糊信息通常包括位置和范围的集合。位置通常是范围的中心点，范围通常被数学地描述。这个数学描述包含形状和形状的方向。
在步骤520，模糊处理500通过使用模糊信息来模糊图像的区域。该区域可以由用户输入修改。例如，用户可以使区域更大或者更小，或者可以选择不同的形状。先前的模糊信息被存储在预先模糊的范围存储器525中。这个存储器可以被用于保存用户的设置，并提供“仅模糊图像(blur-only image)”，能够与输入图像结合以更容易地提供被输出的模糊图像。仅模糊图像映射到输入图像，提供将被模糊的位置或者可能的象素数据，以添加到已经存在的象素中或者从已经存在的象素中除去。
此外，用户输入425能够提供关于如何执行模糊的信息。如在本领域中公知的，存在多种用于模糊的技术。例如，根据一定的象素确定平均值，然后将平均值输出到将被模糊的象素。
应当理解在此所示和描述的实施例和变化仅仅是对本发明原理的举例说明，本领域的技术人员能够在不偏离本发明范围和精神的基础上实施多种修改。
Claims (15)
1.一种方法，包括：
使用图像处理技术来分析图像(121，122，123)，以发现在图像(121，122，123)中的人的皮肤(例如210)；和
模糊包含至少一部分人的皮肤(例如210)的图像(121，122，123)中的一个区域(例如220)。
2.如权利要求1所述的方法，其中人的皮肤(例如210)是人面部(210)的一部分。
3.如权利要求1所述的方法，其中：
分析步骤还包括分析图像(121，122，123)以发现在图像(121，122，123)中所有的人的皮肤(例如210)；和
模糊步骤还包括模糊图像(121，122，123)中包含人的皮肤(例如210)的每个区域(例如220)的步骤。
4.一种方法，包括：
分析图像(121，122，123)，以确定图像(121，122，123)中的至少一个面部(210)；和
模糊包含至少一个面部(210)的至少一部分的图像(121，122，123)中的至少一个区域(例如220)。
5.如权利要求4所述的方法，其中：
至少一个面部(210)包括多个面部；
分析步骤还包括从多个面部中识别至少一个相关面部(210)的步骤；和
模糊步骤还包括模糊包含至少一个相关面部(210)的至少一部分的图像(121，122，123)中的一个区域(例如220)。
6.如权利要求4所述的方法，其中：
图像(121，122，123)是视频(120)中的一系列图像中的一个图像(121，122，123)；
该方法还包括确定对应于视频(120)的音频(110)中的声音是否可以被分配给一个相关的人的步骤；和
模糊步骤还包括当音频(110)对应于一个相关人时，模糊每个图像的区域，以便模糊图像中的所有面部的步骤，所述区域中的每个区域包括该至少一个面部之一。
7.如权利要求4所述的方法，其中：
图像(121，122，123)是来自视频(120)的一系列图像中的一个图像(121，122，123)；
该方法还包括确定在对应于视频(120)的音频(110)中的声音是否可以被分配给一个相关的人的步骤；和
模糊步骤还包括当音频(110)对应于一个相关人时，模糊每个图像的一个区域(例如220)的步骤，所述区域中的每个区域包括一个对应于相关人的面部(210)。
8.如权利要求4所述的方法，其中特定的区域(例如220)包括一个面部(210)，其中模糊步骤还包括模糊整个面部(210)都被模糊的该区域(例如220)中的一部分。
9.如权利要求4所述的方法，其中分析步骤还包括对图像(121，122，123)中的每个面部(210)确定该面部(210)的位置的步骤。
10.如权利要求9所述的方法，其中确定位置的步骤还包括对每个位置确定一个范围的步骤。
11.如权利要求10所述的方法，其中每个范围包括一种形状。
12.如权利要求4所述的方法，其中：
至少一个面部(210)包括多个面部；
分析步骤还包括识别图像(121，122，123)中的区域的步骤，其中存在多个面部；和
模糊步骤还包括模糊每个区域以便多个面部的每一个都被模糊的步骤。
13.一种系统，包括：
存储计算机可读代码的存储器(140)；和
可操作地连接到所述存储器(140)的处理器(130)，所述处理器被配置为执行所述计算机可读代码，所述计算机可读代码被配置为：
分析图像(121，122，123)以确定在图像(121，122，123)中的至少一个指定人体特征；和
模糊包含该至少一个指定人体特征的至少一部分的图像(121，122，123)的至少一个区域(例如220)。
14.如权利要求13所述的方法，其中至少一个指定人体特征包括面部(210)的一部分。
15.一种制造的产品，包括：
其上包含计算机可读代码装置的计算机可读介质(例如160)，所述计算机可读程序代码装置包括：
分析图像(121，122，123)以确定在图像(121，122，123)中的至少一个指定人体特征的步骤；和
模糊包含至少一个指定人体特征的至少一部分的该图像(121，122，123)的至少一个区域(例如220)的步骤。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US10/011,612 | 2001-12-06 | ||
| US10/011,612 US6959099B2 (en) | 2001-12-06 | 2001-12-06 | Method and apparatus for automatic face blurring |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN1656502A true CN1656502A (zh) | 2005-08-17 |
Family
ID=21751197
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CNA028244516A Pending CN1656502A (zh) | 2001-12-06 | 2002-11-14 | 自动面部模糊的方法和设备 |
Country Status (7)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6959099B2 (zh) |
| EP (1) | EP1474771A2 (zh) |
| JP (1) | JP2005512203A (zh) |
| KR (1) | KR20040064297A (zh) |
| CN (1) | CN1656502A (zh) |
| AU (1) | AU2002348923A1 (zh) |
| WO (1) | WO2003049035A2 (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102067175A (zh) * | 2008-03-31 | 2011-05-18 | 谷歌公司 | 图像中的自动面部检测和身份屏蔽及其应用 |
| CN103327231A (zh) * | 2012-03-19 | 2013-09-25 | 卡西欧计算机株式会社 | 图像生成装置以及图像生成方法 |
| CN103914634A (zh) * | 2014-03-26 | 2014-07-09 | 小米科技有限责任公司 | 图片加密方法、装置及电子设备 |
| CN105160695A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-12-16 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种照片处理方法及移动终端 |
| CN106384058A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-02-08 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 发布图片的方法和装置 |
| CN106600525A (zh) * | 2016-12-09 | 2017-04-26 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 图片模糊处理方法及系统 |
| CN108235054A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-29 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种直播视频数据的处理方法和装置 |
| CN111291599A (zh) * | 2018-12-07 | 2020-06-16 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
Families Citing this family (87)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| AUPR541801A0 (en) * | 2001-06-01 | 2001-06-28 | Canon Kabushiki Kaisha | Face detection in colour images with complex background |
| EP1276320B1 (de) * | 2001-06-15 | 2015-05-27 | L-1 Identity Solutions AG | Verfahren zur Unkenntlichmachung und Wiederherstellung von Bildinhalten |
| FI117217B (fi) * | 2003-10-01 | 2006-07-31 | Nokia Corp | Menetelmä ja järjestelmä käyttöliittymän (User Interface) hallitsemiseksi, vastaava laite ja ohjelmalliset (Software) välineet menetelmän toteuttamiseksi |
| US8331723B2 (en) | 2004-03-25 | 2012-12-11 | Ozluturk Fatih M | Method and apparatus to correct digital image blur due to motion of subject or imaging device |
| GB2412831A (en) | 2004-03-30 | 2005-10-05 | Univ Newcastle | Highlighting important information by blurring less important information |
| US9210312B2 (en) * | 2004-06-02 | 2015-12-08 | Bosch Security Systems, Inc. | Virtual mask for use in autotracking video camera images |
| US20060241859A1 (en) | 2005-04-21 | 2006-10-26 | Microsoft Corporation | Virtual earth real-time advertising |
| US20070210937A1 (en) * | 2005-04-21 | 2007-09-13 | Microsoft Corporation | Dynamic rendering of map information |
| US7777648B2 (en) * | 2005-04-21 | 2010-08-17 | Microsoft Corporation | Mode information displayed in a mapping application |
| US7466244B2 (en) * | 2005-04-21 | 2008-12-16 | Microsoft Corporation | Virtual earth rooftop overlay and bounding |
| US8103445B2 (en) | 2005-04-21 | 2012-01-24 | Microsoft Corporation | Dynamic map rendering as a function of a user parameter |
| JP4975272B2 (ja) * | 2005-05-30 | 2012-07-11 | 京セラ株式会社 | ユーザ端末 |
| US9065979B2 (en) | 2005-07-01 | 2015-06-23 | The Invention Science Fund I, Llc | Promotional placement in media works |
| US20080028422A1 (en) * | 2005-07-01 | 2008-01-31 | Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware | Implementation of media content alteration |
| US7860342B2 (en) | 2005-07-01 | 2010-12-28 | The Invention Science Fund I, Llc | Modifying restricted images |
| US9583141B2 (en) * | 2005-07-01 | 2017-02-28 | Invention Science Fund I, Llc | Implementing audio substitution options in media works |
| US9426387B2 (en) | 2005-07-01 | 2016-08-23 | Invention Science Fund I, Llc | Image anonymization |
| US8126938B2 (en) | 2005-07-01 | 2012-02-28 | The Invention Science Fund I, Llc | Group content substitution in media works |
| US20090150199A1 (en) * | 2005-07-01 | 2009-06-11 | Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware | Visual substitution options in media works |
| US20090235364A1 (en) * | 2005-07-01 | 2009-09-17 | Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware | Media markup for promotional content alteration |
| US9092928B2 (en) | 2005-07-01 | 2015-07-28 | The Invention Science Fund I, Llc | Implementing group content substitution in media works |
| US9230601B2 (en) | 2005-07-01 | 2016-01-05 | Invention Science Fund I, Llc | Media markup system for content alteration in derivative works |
| US8732087B2 (en) | 2005-07-01 | 2014-05-20 | The Invention Science Fund I, Llc | Authorization for media content alteration |
| US8203609B2 (en) | 2007-01-31 | 2012-06-19 | The Invention Science Fund I, Llc | Anonymization pursuant to a broadcasted policy |
| US20070153091A1 (en) * | 2005-12-29 | 2007-07-05 | John Watlington | Methods and apparatus for providing privacy in a communication system |
| JP4701356B2 (ja) * | 2006-02-08 | 2011-06-15 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 | プライバシー保護画像生成装置 |
| US11475983B2 (en) * | 2006-11-27 | 2022-10-18 | Therap Services, Llc | HIPAA-compliant computer security method and system for recording visual personal health information in an electronic format relating to at least two individuals, at least one of whom is an individual under care, from a video camera, and preventing unauthorized access of a user to the information |
| US20080180539A1 (en) * | 2007-01-31 | 2008-07-31 | Searete Llc, A Limited Liability Corporation | Image anonymization |
| US9215512B2 (en) | 2007-04-27 | 2015-12-15 | Invention Science Fund I, Llc | Implementation of media content alteration |
| US8154578B2 (en) | 2007-05-31 | 2012-04-10 | Eastman Kodak Company | Multi-camera residential communication system |
| US20090015657A1 (en) * | 2007-07-09 | 2009-01-15 | Jason Wong | Method and system for adapting video according to associated audio |
| US20090041311A1 (en) * | 2007-08-09 | 2009-02-12 | Jon Hundley | Facial recognition based content blocking system |
| DE602007012321D1 (de) * | 2007-11-07 | 2011-03-10 | Tele Atlas Bv | Verfahren und anordnung zur abbildung von entfernungssensordaten auf bildsensordaten |
| KR101445613B1 (ko) | 2008-07-23 | 2014-09-29 | 삼성전자주식회사 | 영상 처리 방법 및 장치, 이를 이용한 디지털 촬영 장치 |
| JP5352150B2 (ja) * | 2008-08-01 | 2013-11-27 | パナソニック株式会社 | 撮像装置 |
| US8725751B1 (en) * | 2008-08-28 | 2014-05-13 | Trend Micro Incorporated | Method and apparatus for blocking or blurring unwanted images |
| WO2010036098A1 (en) * | 2008-09-25 | 2010-04-01 | Tele Atlas B.V. | Method of and arrangement for blurring an image |
| CN101859370A (zh) * | 2009-04-07 | 2010-10-13 | 佛山普立华科技有限公司 | 成像系统及其成像方法 |
| JP2011123529A (ja) * | 2009-12-08 | 2011-06-23 | Sony Corp | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
| TWI420405B (zh) * | 2010-10-20 | 2013-12-21 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | 人臉影像代換系統及方法 |
| US20140192238A1 (en) | 2010-10-24 | 2014-07-10 | Linx Computational Imaging Ltd. | System and Method for Imaging and Image Processing |
| US9172943B2 (en) | 2010-12-07 | 2015-10-27 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Dynamic modification of video content at a set-top box device |
| EP2498520B1 (fr) | 2011-03-10 | 2014-04-30 | Alcatel Lucent | Procédé d'obtention de contenus vidéos issus de caméras et relatifs à un usager d'un équipement de communication, et dispositif associé |
| JP5594282B2 (ja) | 2011-03-31 | 2014-09-24 | カシオ計算機株式会社 | 画像処理装置 |
| US20130035979A1 (en) * | 2011-08-01 | 2013-02-07 | Arbitron, Inc. | Cross-platform audience measurement with privacy protection |
| US9626798B2 (en) | 2011-12-05 | 2017-04-18 | At&T Intellectual Property I, L.P. | System and method to digitally replace objects in images or video |
| US20130308856A1 (en) * | 2012-01-12 | 2013-11-21 | Google Inc. | Background Detection As An Optimization For Gesture Recognition |
| US20130236070A1 (en) * | 2012-03-12 | 2013-09-12 | Diy, Co. | Automatic face detection and parental approval in images and video and applications thereof |
| US9582681B2 (en) | 2012-04-27 | 2017-02-28 | Nokia Technologies Oy | Method and apparatus for privacy protection in images |
| DE102012012945A1 (de) | 2012-06-29 | 2014-01-16 | Jenoptik Robot Gmbh | Verfahren zur Unkenntlichmachung zumindest eines Teilbereiches einer Person in fotografischen Aufnahmen |
| US8953843B1 (en) | 2012-07-17 | 2015-02-10 | Google Inc. | Selecting objects in a sequence of images |
| US8977003B1 (en) * | 2012-07-17 | 2015-03-10 | Google Inc. | Detecting objects in a sequence of images |
| JP6120169B2 (ja) * | 2012-07-25 | 2017-04-26 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 画像編集装置 |
| WO2015118325A1 (en) * | 2014-02-04 | 2015-08-13 | Sudak Menachem | Monitoring system and method |
| GB201401873D0 (en) * | 2014-02-04 | 2014-03-19 | Sudak Menachem M | Monitoring system and method |
| US9571785B2 (en) * | 2014-04-11 | 2017-02-14 | International Business Machines Corporation | System and method for fine-grained control of privacy from image and video recording devices |
| CN104021350B (zh) * | 2014-05-13 | 2016-07-06 | 小米科技有限责任公司 | 隐私信息隐藏方法及装置 |
| US20150328082A1 (en) * | 2014-05-16 | 2015-11-19 | HDFEEL Corp. | Interactive Entertainment System Having Sensory Feedback |
| JPWO2015186447A1 (ja) * | 2014-06-03 | 2017-04-20 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、撮影装置、画像共有システム、情報処理方法およびプログラム |
| WO2016004595A1 (en) * | 2014-07-09 | 2016-01-14 | Splunk Inc. | Minimizing blur operations for creating a blur effect for an image |
| US9679194B2 (en) | 2014-07-17 | 2017-06-13 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Automated obscurity for pervasive imaging |
| US9990513B2 (en) | 2014-12-29 | 2018-06-05 | Entefy Inc. | System and method of applying adaptive privacy controls to lossy file types |
| US10284558B2 (en) | 2015-08-12 | 2019-05-07 | Google Llc | Systems and methods for managing privacy settings of shared content |
| CN106484704A (zh) * | 2015-08-25 | 2017-03-08 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种图片处理方法及装置 |
| US9471852B1 (en) | 2015-11-11 | 2016-10-18 | International Business Machines Corporation | User-configurable settings for content obfuscation |
| US10846895B2 (en) * | 2015-11-23 | 2020-11-24 | Anantha Pradeep | Image processing mechanism |
| CN105550592B (zh) * | 2015-12-09 | 2018-06-29 | 上海斐讯数据通信技术有限公司 | 一种人脸图片的保护方法、系统及移动终端 |
| US20170178287A1 (en) * | 2015-12-21 | 2017-06-22 | Glen J. Anderson | Identity obfuscation |
| EP3405932A1 (en) * | 2016-01-29 | 2018-11-28 | KiwiSecurity Software GmbH | Methods and apparatus for using video analytics to detect regions for privacy protection within images from moving cameras |
| JP2019114821A (ja) * | 2016-03-23 | 2019-07-11 | 日本電気株式会社 | 監視システム、装置、方法およびプログラム |
| US11068696B2 (en) | 2016-08-24 | 2021-07-20 | International Business Machines Corporation | Protecting individuals privacy in public through visual opt-out, signal detection, and marker detection |
| EP3526964B1 (en) | 2016-10-14 | 2024-02-21 | Genetec Inc. | Masking in video stream |
| US10395047B2 (en) | 2016-12-31 | 2019-08-27 | Entefy Inc. | System and method of applying multiple adaptive privacy control layers to single-layered media file types |
| US10169597B2 (en) * | 2016-12-31 | 2019-01-01 | Entefy Inc. | System and method of applying adaptive privacy control layers to encoded media file types |
| US10587585B2 (en) | 2016-12-31 | 2020-03-10 | Entefy Inc. | System and method of presenting dynamically-rendered content in structured documents |
| US10037413B2 (en) * | 2016-12-31 | 2018-07-31 | Entefy Inc. | System and method of applying multiple adaptive privacy control layers to encoded media file types |
| US10586070B2 (en) | 2017-11-14 | 2020-03-10 | International Business Machines Corporation | Privacy protection in captured image for distribution |
| US10410000B1 (en) | 2017-12-29 | 2019-09-10 | Entefy Inc. | System and method of applying adaptive privacy control regions to bitstream data |
| US10305683B1 (en) | 2017-12-29 | 2019-05-28 | Entefy Inc. | System and method of applying multiple adaptive privacy control layers to multi-channel bitstream data |
| US10885315B2 (en) | 2018-03-19 | 2021-01-05 | Rovi Guides, Inc. | Systems and methods for alerting a user to published undesirable images depicting the user |
| US10902274B2 (en) * | 2018-04-30 | 2021-01-26 | Adobe Inc. | Opting-in or opting-out of visual tracking |
| WO2019215758A1 (en) * | 2018-05-09 | 2019-11-14 | Singh Bais Ashish Kumar | System & method for blurring video on social platform for providing anonymity |
| US10638174B2 (en) * | 2018-09-24 | 2020-04-28 | Brian Sloan | Synchronized video control system for sexual stimulation devices |
| CN110188603B (zh) * | 2019-04-17 | 2020-05-12 | 特斯联（北京）科技有限公司 | 一种用于智慧社区的隐私防泄密方法及其系统 |
| US10893302B1 (en) * | 2020-01-09 | 2021-01-12 | International Business Machines Corporation | Adaptive livestream modification |
| KR102500516B1 (ko) * | 2020-08-27 | 2023-02-17 | 안양대학교 산학협력단 | 상황 적응적인 블로킹을 사용한 개인 정보 보호 방법 |
| US11094042B1 (en) * | 2021-03-12 | 2021-08-17 | Flyreel, Inc. | Face detection and blurring methods and systems |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US25A (en) * | 1836-09-14 | Machine fok sawing shingles | ||
| US81003A (en) * | 1868-08-11 | Improvement in eoese-eakes | ||
| US5524162A (en) * | 1991-07-22 | 1996-06-04 | Levien; Raphael L. | Method and apparatus for adaptive sharpening of images |
| US6188777B1 (en) | 1997-08-01 | 2001-02-13 | Interval Research Corporation | Method and apparatus for personnel detection and tracking |
| US6067399A (en) * | 1998-09-02 | 2000-05-23 | Sony Corporation | Privacy mode for acquisition cameras and camcorders |
| EP1107166A3 (en) | 1999-12-01 | 2008-08-06 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Device and method for face image extraction, and recording medium having recorded program for the method |
| US20020081003A1 (en) | 2000-12-27 | 2002-06-27 | Sobol Robert E. | System and method for automatically enhancing graphical images |
-
2001
- 2001-12-06 US US10/011,612 patent/US6959099B2/en not_active Expired - Fee Related
-
2002
- 2002-11-14 WO PCT/IB2002/004819 patent/WO2003049035A2/en not_active Application Discontinuation
- 2002-11-14 JP JP2003550154A patent/JP2005512203A/ja not_active Withdrawn
- 2002-11-14 EP EP02781543A patent/EP1474771A2/en not_active Withdrawn
- 2002-11-14 KR KR10-2004-7008698A patent/KR20040064297A/ko not_active Application Discontinuation
- 2002-11-14 AU AU2002348923A patent/AU2002348923A1/en not_active Abandoned
- 2002-11-14 CN CNA028244516A patent/CN1656502A/zh active Pending
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102067175A (zh) * | 2008-03-31 | 2011-05-18 | 谷歌公司 | 图像中的自动面部检测和身份屏蔽及其应用 |
| US8509499B2 (en) | 2008-03-31 | 2013-08-13 | Google Inc. | Automatic face detection and identity masking in images, and applications thereof |
| CN103327231A (zh) * | 2012-03-19 | 2013-09-25 | 卡西欧计算机株式会社 | 图像生成装置以及图像生成方法 |
| CN103914634A (zh) * | 2014-03-26 | 2014-07-09 | 小米科技有限责任公司 | 图片加密方法、装置及电子设备 |
| CN105160695A (zh) * | 2015-06-30 | 2015-12-16 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 一种照片处理方法及移动终端 |
| CN106384058A (zh) * | 2016-09-12 | 2017-02-08 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 发布图片的方法和装置 |
| CN106384058B (zh) * | 2016-09-12 | 2019-02-05 | Oppo广东移动通信有限公司 | 发布图片的方法和装置 |
| CN106600525A (zh) * | 2016-12-09 | 2017-04-26 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 图片模糊处理方法及系统 |
| CN108235054A (zh) * | 2017-12-15 | 2018-06-29 | 北京奇虎科技有限公司 | 一种直播视频数据的处理方法和装置 |
| CN111291599A (zh) * | 2018-12-07 | 2020-06-16 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种图像处理方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP1474771A2 (en) | 2004-11-10 |
| AU2002348923A8 (en) | 2003-06-17 |
| US6959099B2 (en) | 2005-10-25 |
| US20030108240A1 (en) | 2003-06-12 |
| JP2005512203A (ja) | 2005-04-28 |
| WO2003049035A2 (en) | 2003-06-12 |
| AU2002348923A1 (en) | 2003-06-17 |
| KR20040064297A (ko) | 2004-07-16 |
| WO2003049035A3 (en) | 2004-06-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN1656502A (zh) | 自动面部模糊的方法和设备 | |
| US6661907B2 (en) | Face detection in digital images | |
| CN107423690B (zh) | 一种人脸识别方法及装置 | |
| US7683929B2 (en) | System and method for video content analysis-based detection, surveillance and alarm management | |
| US8266174B2 (en) | Behavior history retrieval apparatus and behavior history retrieval method | |
| CN109766779B (zh) | 徘徊人员识别方法及相关产品 | |
| CN108229335A (zh) | 关联人脸识别方法和装置、电子设备、存储介质、程序 | |
| US20040240542A1 (en) | Method and apparatus for video frame sequence-based object tracking | |
| US9378406B2 (en) | System for estimating gender from fingerprints | |
| KR100347058B1 (ko) | 얼굴 촬영/인식방법 | |
| RU2710308C1 (ru) | Система и способ для обработки видеоданных из архива | |
| Nasar et al. | Deepfake detection in media files-audios, images and videos | |
| CA3057939A1 (en) | Method that redacts zones of interest in an audio file using computer vision and machine learning | |
| JP2002304651A (ja) | 入退室管理装置とその方法、およびこの方法の実行プログラムとこの実行プログラムを記録した記録媒体 | |
| JP7385046B2 (ja) | 色斑予測方法、装置、設備及び記憶媒体 | |
| CN115359542A (zh) | 基于人脸识别和行人重识别的人员身份确定方法及系统 | |
| US10863146B1 (en) | Setup and configuration of audio/video recording and communication devices | |
| US20230222193A1 (en) | Information processing device, permission determination method, and program | |
| Sankar et al. | Intelligent Door Assist system using Chatbot and Facial Recognition | |
| WO2024025134A1 (en) | A system and method for real time optical illusion photography | |
| VI et al. | APPLICATION OF COMPUTER VISION TO SMART HUMAN DETECTION | |
| AU728290B2 (en) | Face detection in digital images | |
| Abou-Zbiba et al. | Toward Reliable Mobile CrowdSensing Data Collection: Image Splicing Localization Overview | |
| CN116708717A (zh) | 一种音视频监控系统及其监控方法 | |
| KR20230012171A (ko) | 딥러닝 기반의 tod 객체 탐지 후 식별 시스템 및 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |