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LinuxFr.org : les journaux  -  Deface: flouter simplement et automatiquement les visages dans une vidéo

 -  Septembre 2021 - 

En France, la captation d'images dans les lieux publics est légale sans nécessiter le consentement des personnes qui peuvent être enregistrées¹. Cependant leur reproduction et diffusion, elles, requièrent l'accord de toutes les personnes concernées². Ainsi, si on peut filmer la rue dans une relative insouciance, les choses se compliquent lorsqu'on veut partager les images. Il convient d'assurer l'anonymat des personnes qu'on peut reconnaître.

Je cherchais donc depuis quelques temps une manière de flouter tous les visages qui apparaissent dans une vidéo. La tâche n'est pas aisée : il faut repérer toutes les têtes, sur toutes les images qui composent une vidéo, puis appliquer un traitement vidéo. Mon téléphone n'étant pas très puissant, j'ai préféré l'épargner de ces lourdes tâches et j'ai concentré mes recherches sur ordinateur.

Au final, j'ai trouvé deface qui est très efficace dans cet exercice. C'est un projet en Python 3 et il s'installe en une commande pip. Il s'utilise en une ligne de commande : deface ma_vidéo.mp4, qui va générer sans écraser l'original une version anonymisée de la vidéo (dans ma_vidéo_anonymized.mp4). La détection est solide; avec les paramètres par défaut, il faut qu'un visage soit vraiment tourné hors de l'axe caméra pour ne pas être pris en compte. En modifiant le seuil (avec le paramètre --thresh), on peut même les repérer eux aussi.

Voici un exemple. Il a originellement été tourné en 720p/30fps; mais pour embarquer l'extrait j'ai dû faire un GIF de 2 secondes en 480p/3fps…

Le seul paramètre que j'ai utilisé est --thresh 0.075, car avec la valeur par défaut (0.2, ce qui est moins sensible), sur une ou deux trames seulement, le visage de la femme au premier plan n'était pas repérée. Il l'est maintenant, alors qu'on ne voit même pas ses yeux, cachés par le casque. Vous pouvez également constater que l'algorithme cible beaucoup de visage qu'on ne pourrait même pas identifier sans le flou : chevelure masquée par le casque, personne tournée perpendiculaire voire presque dos à la caméra, bébé avec un casque… Quasiment aucun faux positif, sur le gif on voit juste celui sur une dame qui surgit des colonnes au fond à gauche, dans la vidéo elle a son corps flouté sur quelques trames. En pinaillant avec le seuil je pense qu'on peut atteindre un résultat parfait, surtout si on est à l'aise à l'idée de montrer quelques visages tournés à plus de 135 degrés de l'axe caméra. Le temps d'analyse et d'encodage sont proches de ceux de ffmpeg seul, si nécessaire il y a des possibilités d'accélération matérielle.

Si un jour je me sens d'humeur sadique, je l’essaierai sur le terminal de mon pauvre téléphone android.
Amusez-vous bien !

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par Élafru