人脸模糊算法是用于开发保护隐私的深度学习和计算机视觉应用程序，并且在进行人脸匿名化后的准确性，对图像识别模型的来说，不会有很大影响。
人脸模糊算法是基于如今企业大规模收集用户数据，而这些海量的用户数据伴随着不可避免的隐私问题。因此，防止未经授权就能访问私有数据和敏感信息就成为重要事项。
人脸模糊算法让用户个人的面部混淆，可以缓解面部图像的隐私问题。
人脸模糊算法的使用步骤
1、用人脸标注检测人脸
重点是一种突出类型的私人信息——面孔。在初始步骤中，使用自动人脸检测器对人脸进行注释以检测人脸。然后通过众包对结果进行细化，以获得准确的人脸图像注释。
2、模糊检测到的人脸进行人脸混淆
在随后的步骤中，敏感图像区域使用人脸模糊算法进行模糊处理。这一步允许构建ILSVRC数据集的面部模糊版本。
人脸模糊对计算机视觉的影响
被混淆的面部对识别模型的准确性的影响很小。在人脸模糊图像上使用多个深度神经网络进行基准测试表明，整体识别准确率仅略有下降（≤0.68%）。
因此，使用人脸模糊的人脸匿名化不会影响图像分类和下游任务的准确性。此类计算机视觉下游任务是对象识别、场景识别、对象检测和人脸属性分类。
人脸模糊实际应用
车内人脸模糊，人工智能仍然可以识别汽车。这使得面部模糊的应用成为实现隐私感知视觉识别的可行方法。
AI模糊化人脸的替代方法
人脸模糊算法已经从简单地用黑匣子或马赛克覆盖面部，发展到能产生自然图像的更先进方法。
1、面部覆盖。
与面部模糊相似的面部匿名化方法，用诸如马赛克或黑条之类的遮挡物覆盖面部区域。这些方法仍然是视频或照片中视觉混淆的主要技术。然而，由于基于CNN的识别方法（卷积神经网络）的改进，已经不那么有效了。
2、换脸
一种新方法通过替换头部来混淆照片中的身份，实现高度逼真的输出，同时保持与原始图像内容的高度相似性。
3、运动物体分割算法
运动物体分割算法用于检测、去除和修复运动物体，利用来自其他视图的信息，以获得运动物体不再可见的真实输出图像。
