O botão Encontrar rostos roda dentro do navegador o modelo de detecção facial YuNet, do OpenCV, que é baixado uma única vez (cerca de 1 MB) e só quando você toca no botão. O desfoque é decorativo: num estudo de 2016, um programa reconheceu 57,75% dos rostos borrados do jeito que o YouTube fazia, por isso a tarja preta, opção padrão, é o modo certo quando a pessoa não pode ser identificada.
Quando vale cobrir um rosto
Na maior parte das vezes, um rosto numa foto não faz mal a ninguém. Às vezes faz. Pense em situações comuns:
- a foto da festa junina da escola que vai para o grupo da turma, com crianças de outras famílias ao fundo;
- a foto da confusão no ônibus ou na fila do banco, que mostra quem só estava passando;
- a foto do evento da empresa em que um colega não quer aparecer;
- a imagem de uma manifestação, de um abrigo ou de um grupo de apoio, em que ser reconhecido pode trazer consequências reais;
- o cliente que aparece na foto da vitrine que a loja vai postar.
O reconhecimento facial ficou barato e fácil de encontrar. Um rosto que nenhuma pessoa identificaria pode ser comparado por software com fotos de perfil públicas. Cobrir os rostos de que você não precisa é um passo pequeno que tira essa possibilidade da sua imagem.
Como cobrir rostos
- Escolha a foto no botão de arquivo ou arraste a imagem para a área no topo.
- Toque em Encontrar rostos. Na primeira vez, o navegador baixa deste site o modelo e o motor que o executa (cerca de 1 MB; o tamanho aparece ao lado do botão antes de qualquer download). Depois disso, a detecção acontece no seu aparelho.
- Olhe cada caixa desenhada. Arraste novas caixas sobre os rostos que o modelo não pegou (cabeças viradas, óculos escuros, rostos pequenos lá atrás), ajuste caixas apertadas demais e remova as dos rostos que devem continuar visíveis.
- Deixe Cobrir com em Tarja preta para quem não pode ser identificado. Escolha Desfocar só quando o objetivo for um visual mais suave e o reconhecimento não importar.
- Toque em Exportar esta imagem e salve a cópia nova pelo link de download ou pelo botão de compartilhar.
Como o detector funciona e onde ele falha
O detector é o YuNet, um modelo compacto de detecção de rostos publicado no repositório de modelos do OpenCV sob a licença MIT. Ele roda pelo TensorFlow.js, com o back-end em WebAssembly, no processador do seu aparelho, então não depende de aceleração gráfica e funciona mesmo em navegadores com WebGL desligado. O YuNet foi treinado com rostos de mais ou menos 10 a 300 pixels de largura na imagem que recebe, o que combina bem com fotos de grupo e de rua; rostos muito pequenos no fundo de uma multidão grande ainda podem escapar.
Espere falhas nestas situações e confira você mesmo:
- rostos de perfil, olhando para baixo ou quase de costas;
- rostos tapados em parte por mãos, bonés, máscaras, capacetes, cabelo ou pintura;
- rostos minúsculos no fundo de uma multidão ou de uma paisagem aberta;
- foto tremida, sombra forte ou contraluz;
- rostos que não são de gente presente: retratos na parede, cartazes, a tela da TV, reflexos em vidro ou espelho;
- desenhos, estátuas e bichos, que podem ganhar uma caixa por engano.
O detector só sugere caixas. Quem decide o que é coberto é você, e a exportação usa exatamente as caixas que estão na tela no momento em que você toca no botão.
Rosto não é a única coisa que identifica alguém
Cobrir o rosto e deixar o resto pode continuar entregando a pessoa. Com a foto aberta, procure:
- crachás, cordões com nome e carteirinhas;
- tatuagens, marcas de nascença ou cabelo muito característicos;
- camisas de time com nome e número, uniforme da escola ou da empresa;
- carro com a placa visível, número da casa, placa de rua;
- outras fotos que mostram a mesma pessoa sem cobertura.
Tudo isso pode ser coberto do mesmo jeito, desenhando caixas à mão. Para placas de carro há uma página com mais detalhes, em inglês: cobrir a placa do carro.
Desfoque ou tarja: o que dizem as pesquisas
O desfoque espalha cada pixel sobre os vizinhos. Fica bem mais natural do que uma caixa preta, e é por isso que sites de vídeo e telejornais gostam dele. Também deixa muita informação no lugar.
Em 2016, pesquisadores da Cornell Tech e da Universidade do Texas mostraram que uma rede comum de reconhecimento de imagem, treinada com exemplos borrados, acertou a pessoa em 57,75% dos rostos desfocados pela ferramenta de desfoque facial do YouTube. O conjunto tinha 40 pessoas, então o puro acaso acertaria 2,5%. Efeitos de distorção não se saem melhor: em 2007, o rosto de um suspeito escondido atrás de um redemoinho digital em fotos publicadas na internet foi reconstruído por uma unidade da polícia alemã, e a imagem restaurada levou à identificação dele poucos dias depois de um apelo público.
Raramente a sua foto vai enfrentar um esforço desses. Mas você não sabe de antemão quem vai olhar para ela, por isso a página começa na tarja preta, que não guarda nenhum pixel do original.
O que você recebe de volta
A exportação monta uma imagem nova a partir da tela de edição, então:
- os rostos cobertos contêm só o preto ou o desfoque, não os pixels originais;
- os dados escondidos que câmeras e celulares gravam nas fotos não vêm junto: EXIF (câmera, data), posição de GPS, campos XMP e IPTC, notas do fabricante, miniaturas e credenciais de conteúdo;
- a imagem mantém o tamanho original. A busca de rostos e a prévia usam uma cópia reduzida, com no máximo uns 2.048 pixels de largura ou altura, e as suas caixas são esticadas de volta para o tamanho real na exportação.
Se a foto for grande demais para o navegador codificar de uma vez, você recebe uma cópia com o lado maior em 4.096 pixels e uma mensagem explicando o motivo.
Fotos e aparelhos aceitos
- JPEG, PNG e WebP abrem em todos os navegadores atuais, no computador e no celular.
- HEIC só abre onde o próprio navegador consegue exibi-lo, o que na prática quer dizer Safari. Nos outros, a página pede para converter para JPG antes.
- Uma foto é editada por vez; você pode escolher várias e passar por elas uma a uma.
- A detecção precisa de WebAssembly, que todo navegador atual tem. Num celular mais antigo, a primeira busca pode levar alguns segundos enquanto o modelo carrega.
A sua foto não sai daqui
A foto é lida do seu aparelho para esta aba, o modelo de rostos roda na aba e a cópia final é criada na memória dela para você salvar. O modelo chega deste site no primeiro toque em Encontrar rostos; a foto não faz parte desse pedido nem de nenhum outro. Ao fechar a aba, tudo o que a página criou é apagado.
Peças técnicas
O detector é o TensorFlow.js, na versão que roda em WebAssembly, executando o arquivo do modelo YuNet; os dois são servidos por este site em versões fixas. O editor guarda as coordenadas das caixas em relação à foto original e desenha a imagem final na exportação. O painel Rede das ferramentas de desenvolvedor do navegador mostra o download do modelo e nenhum pedido levando a sua foto; a página de metodologia ensina a observar isso você mesmo.
Perguntas frequentes
Desfocar o rosto basta para esconder quem é?
Não com segurança. Num teste de 2016, uma rede de reconhecimento identificou 57,75% dos rostos borrados pela ferramenta do YouTube, contra 2,5% por acaso. O desfoque serve para a aparência; use a tarja preta quando a pessoa não pode ser identificada.
Por que a ferramenta não achou um rosto?
O modelo funciona melhor com rostos voltados mais ou menos para a câmera. Perfil, boné, máscara, rostos muito pequenos e foto tremida causam falhas. Desenhe uma caixa sobre qualquer rosto que ficou de fora antes de exportar.
O modelo de rostos envia a minha foto?
Não. O arquivo do modelo é baixado para o seu navegador, e a detecção acontece ali. A foto não vai junto com esse download nem depois.
De que tamanho é o download?
Cerca de 1 MB, mostrado ao lado do botão Encontrar rostos antes de você tocar nele. Isso inclui o motor do TensorFlow.js em WebAssembly e o modelo YuNet, baixados uma vez deste site.
Posso cobrir só alguns rostos?
Pode. Remova as caixas dos rostos que devem continuar visíveis e acrescente caixas onde o detector falhou. Só as caixas na tela são aplicadas.
A foto exportada mantém a localização e os dados da câmera?
Não. O arquivo novo é codificado do zero, então EXIF, GPS, XMP, IPTC e credenciais de conteúdo não são copiados.
Funciona no celular?
Funciona. Abra a página no navegador do celular, toque em Encontrar rostos, ajuste as caixas com o dedo e use o botão de compartilhar para salvar o resultado.
Fontes
Consultadas em 11/10/2026.
- Defeating Image Obfuscation with Deep Learning (arXiv 1609.00408, 2016): 57,75% de reconhecimento de rostos desfocados pelo YouTube num conjunto de 40 pessoas.
- OpenCV Zoo: detecção de rostos YuNet: descrição do modelo, a faixa de 10 a 300 pixels e a licença MIT.
- ABC News, 19 de outubro de 2007: um rosto distorcido digitalmente e reconstruído por uma unidade da polícia alemã.
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