Avaliação de métodos de anonimização facial em tempo real: um estudo comparativo entre ofuscação e síntese
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2026-07-02
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O uso indevido ou não autorizado de imagens tornou-se um problema relevante em um cenário no qual a produção de vídeos e transmissões ao vivo se tornaram amplamente acessíveis. Nesse contexto, técnicas automatizadas de anonimização facial apresentam-se como uma solução capaz de operar em tempo real, reduzindo riscos associados ao armazenamento e à disseminação de vídeos não anonimizados, além de representarem um ganho significativo de agilidade em relação à edição de vídeo manual. Este trabalho apresenta uma avaliação comparativa de métodos de anonimização facial com foco na operação em tempo real, analisando e implementando abordagens baseadas em ofuscação e em síntese de faces para a preservação da privacidade. Para a etapa de detecção facial, utilizou-se a arquitetura YOLOv8n pré-treinada integrada ao framework OpenCV para processamento de vídeo. O método de ofuscação foi implementado por meio de um filtro gaussiano, enquanto a abordagem por síntese combinou os modelos Sty- leGAN, para a geração de faces artificiais, e SimSwap, para a transferência de identidade. A avaliação dos métodos ocorreu utilizando-se um subconjunto de clipes de vídeo extraídos da base de dados CelebV-HQ. Os resultados demonstraram que o modelo YOLOv8n obteve bom desempenho, com um tempo médio de detecção de 7,19 milissegundos por quadro. No que se refere à anonimização, a análise revelou que apenas a técnica de ofuscação cumpriu os requi- sitos de tempo real, atingindo uma taxa média de 14,48 QPS. Em contrapartida, o método por síntese alcançou uma taxa de apenas 1,15 QPS, apresentando também artefatos visuais com aspecto artificial, evidenciando a dualidade entre fotorrealismo e performance. [resumo fornecido pelo autor]