Buscar caras ejecuta en tu navegador YuNet, el modelo de detección facial publicado por OpenCV; se descarga una sola vez, solo cuando usas el botón, y su tamaño aparece al lado antes de empezar. El difuminado es decorativo: en un estudio de 2016, una red neuronal reconoció el 57.75 % de las caras difuminadas con la herramienta de YouTube, y por eso el modo que viene marcado es el bloque opaco.
Cuándo merece la pena tapar una cara
Casi siempre, una cara en una foto no es ningún problema. A veces sí lo es:
- la foto de la excursión del colegio o del partido del sábado, donde salen otros niños cuyos padres no te han dado permiso;
- la cena de empresa en la que un compañero prefiere que su cara no acabe en tus redes;
- una manifestación, una reunión de un grupo de apoyo o un centro de acogida, donde ser reconocido puede tener consecuencias serias;
- el video o la foto de un accidente o de una discusión en la calle, con testigos que no eligieron aparecer;
- las fotos de tu negocio en Instagram, con clientes al fondo.
El reconocimiento facial ya es barato y está al alcance de cualquiera. Una cara que una persona jamás identificaría puede compararse con millones de fotos de perfil públicas en segundos. Tapar las caras que no necesitas mostrar elimina esa posibilidad de tu imagen.
Cómo tapar caras
- Elige la foto con el botón o arrástrala hasta el recuadro de arriba. Puedes elegir varias y trabajar una a una.
- Usa Buscar caras. La primera vez, el navegador descarga el detector desde este sitio; su tamaño se muestra junto al botón antes de que empiece nada. A partir de ahí, la detección se hace en tu dispositivo.
- Revisa cada recuadro. Dibuja uno encima de cada cara que se haya escapado (perfiles, gafas de sol, caras pequeñas al fondo), ajusta los que queden justos y quita los de las caras que quieras dejar a la vista.
- En Tapar con, deja Bloque opaco si alguien no debe ser reconocido. Elige Difuminado solo si buscas un efecto más suave y no importa que se reconozca a la persona.
- Usa Exportar esta imagen (o Exportar todas las imágenes) y guarda la copia con la descarga o, en el teléfono, con Compartir.
Lo que hace bien el detector y dónde falla
El detector es YuNet, un modelo compacto de detección de caras publicado en la colección de modelos de OpenCV con licencia MIT. Funciona con WebAssembly en el procesador, así que no necesita aceleración gráfica y sigue funcionando en navegadores con WebGL desactivado. Según OpenCV, YuNet se entrenó con caras de entre 10 y 300 píxeles de ancho aproximadamente, lo que encaja bien con fotos de grupo y escenas de calle; aun así, las caras diminutas al fondo de una multitud pueden pasar desapercibidas.
Cuenta con fallos en estas situaciones y búscalos tú:
- caras de perfil, mirando hacia abajo o casi de espaldas;
- caras tapadas en parte por manos, gorras, cascos, mascarillas, pelo o maquillaje;
- caras muy pequeñas en una foto de grupo grande o en un paisaje;
- fotos movidas, sombras fuertes o contraluz;
- caras que no son “en vivo”: fotos colgadas en la pared, carteles, una pantalla de televisión, el reflejo en un cristal o en un espejo;
- dibujos, estatuas y mascotas, que a veces se marcan por error.
El detector solo propone recuadros. Tú decides qué se tapa, y la exportación usa exactamente los recuadros que hay en pantalla en el momento de exportar.
Una cara no es lo único que identifica a alguien
Tapar la cara y dejar todo lo demás puede seguir delatando a una persona. Con la foto abierta, busca también:
- acreditaciones, tarjetas colgadas del cuello y documentos de identidad;
- tatuajes, marcas de nacimiento o un peinado muy reconocible;
- camisetas con nombre y dorsal, escudos de colegio o logotipos de empresa;
- un coche con la matrícula o placa a la vista, el número de un portal, el nombre de una calle;
- otras fotos del mismo álbum en las que esa persona sale sin tapar.
Todo eso se enmarca igual. Para las matrículas, consulta la página sobre tapar una matrícula (en inglés).
Difuminado o bloque opaco: lo que dicen los estudios
El difuminado reparte cada píxel entre sus vecinos. Queda mucho más natural que un rectángulo negro, y por eso lo usan las plataformas de video y los informativos. Pero deja mucha información en su sitio.
En 2016, investigadores de Cornell Tech y de la Universidad de Texas demostraron que una red de reconocimiento de imágenes corriente, entrenada con ejemplos difuminados, acertaba la identidad en el 57.75 % de las caras difuminadas con la herramienta de YouTube. El conjunto tenía 40 personas, así que el azar solo habría acertado el 2.5 %. Los efectos de distorsión no son mejores: en 2007, la policía alemana reconstruyó la cara de un sospechoso que se había ocultado con un remolino digital en fotos publicadas en internet, y la imagen restaurada permitió identificarlo pocos días después de difundirla.
Tu foto difícilmente recibirá tanta atención. Pero no puedes saber de antemano quién la verá, así que la página empieza con el bloque opaco, que no conserva ni un píxel de lo que había debajo.
Qué contiene la imagen exportada
Al exportar se crea una imagen nueva a partir de lo que ves en el lienzo:
- las caras tapadas contienen solo el relleno negro o el difuminado, no los píxeles originales;
- no se arrastra ningún dato oculto de la foto: ni EXIF (cámara, fecha), ni GPS, ni XMP, ni IPTC, ni notas del fabricante, ni miniaturas, ni credenciales de contenido;
- la imagen mantiene su tamaño original. La detección y la vista previa usan una copia reducida, de unos 2048 píxeles por el lado largo, y tus recuadros se escalan al tamaño completo al exportar;
- un JPEG sigue siendo JPEG, y lo mismo con PNG y WebP; una foto HEIC abierta en Safari se exporta como JPEG.
Si la foto es demasiado grande para que el navegador la guarde de una vez, recibes una copia reducida a 4096 píxeles en su dimensión mayor, junto con un aviso que lo explica.
Fotos y dispositivos compatibles
- JPEG, PNG y WebP se abren en todos los navegadores actuales, en el escritorio y en el teléfono.
- HEIC solo se abre donde el navegador sabe mostrarlo por sí mismo, que en la práctica es Safari. En los demás se te pedirá convertirla antes a JPG.
- Se edita una foto cada vez, aunque puedes elegir varias y pasar de una a otra.
- La detección necesita un navegador con WebAssembly, que tienen todos los actuales. En un teléfono antiguo, la primera búsqueda puede tardar unos segundos mientras carga el modelo.
La foto se queda en la pestaña
La foto pasa de tu dispositivo a esta pestaña, el modelo se ejecuta en la pestaña y la copia final se crea en la memoria de la pestaña para que la guardes. El detector llega desde este sitio la primera vez que usas Buscar caras, y la foto no forma parte de esa petición ni de ninguna otra. Al cerrar la pestaña se borra todo lo que la página había creado.
Cómo encajan las piezas
El detector es el archivo del modelo YuNet ejecutado con un motor de WebAssembly, que este sitio sirve en versiones concretas y sin cambios. El editor guarda las coordenadas de los recuadros respecto a la foto original y dibuja la imagen final cuando exportas. Abre las herramientas para desarrolladores del navegador y mira la pestaña Red: verás la descarga del modelo y ninguna petición con tu foto; para hacer esa prueba, sigue las instrucciones de metodología.
Preguntas frecuentes
¿Difuminar una cara basta para que no se reconozca?
No de forma fiable. En una prueba de 2016, una red de reconocimiento identificó el 57.75 % de las caras difuminadas con la herramienta de YouTube, frente al 2.5 % que acertaría el azar. El difuminado sirve para la estética; usa el bloque opaco cuando alguien no deba ser reconocido.
¿Por qué el detector no encontró una cara?
El modelo funciona mejor con caras orientadas más o menos hacia la cámara. Los perfiles, las gorras, las mascarillas, las caras muy pequeñas y las fotos movidas provocan fallos. Dibuja un recuadro encima de cada cara que se haya saltado antes de exportar.
¿El detector sube mi foto?
No. El archivo del modelo se descarga en tu navegador y la detección se hace ahí. Tu foto no viaja con esa descarga ni después.
¿Cuánto ocupa la descarga?
El tamaño exacto aparece junto al botón Buscar caras antes de usarlo. Incluye el motor y el modelo YuNet, y se descarga una sola vez desde este sitio.
¿Puedo tapar solo algunas caras?
Sí. Quita los recuadros de las caras que quieras dejar a la vista y añade otros donde el detector no llegó. Solo se aplican los recuadros que hay en pantalla.
¿La foto exportada conserva la ubicación y los datos de la cámara?
No. El archivo nuevo se crea desde cero, así que los datos de cámara, el GPS y los demás bloques de metadatos de la foto original no pasan a la copia.
¿Funciona en el teléfono?
Sí. Abre la página en el navegador del teléfono, toca Buscar caras, ajusta los recuadros con el dedo y usa el botón de compartir para guardar el resultado.
Fuentes
Consultadas el 11 oct. 2026.
- Defeating Image Obfuscation with Deep Learning (arXiv 1609.00408, 2016, en inglés): 57.75 % de reconocimiento de caras difuminadas por YouTube en un conjunto de 40 personas.
- OpenCV Zoo: detección de caras YuNet (en inglés): descripción del modelo, rango de 10 a 300 píxeles y licencia MIT.
- ABC News, 19 de octubre de 2007 (en inglés): una cara oculta con un remolino digital reconstruida por la policía alemana.
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