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人員模糊功能可透過聯絡 OpenSpace 支援團隊來申請啟用。此功能旨在保護出現在您的 360 度影片或 360 度照片擷取內容中的人員私人身分。啟用後，您的擷取內容上傳並發布至專案後，當中的臉部會變成像素化。
我們使用機器學習演算法來進行人員模糊處理，而結果的準確度取決於多種因素，詳情如下。
與 GDPR 相關的人員模糊
OpenSpace 非常重視資料保護與人員隱私，並致力於遵守資料保護法律。本節提供 OpenSpace 人員模糊功能以及我們如何與客戶合作遵守《一般資料保護規則》（GDPR）的相關資訊。GDPR 在整個歐盟建立了一致的資料保護規則。
人員模糊與 GDPR 合規詳細資訊：
- 共同責任：GDPR 合規原則是資料控制者（客戶）與 OpenSpace（資料處理者）共同承擔的責任。
- OpenSpace 去識別化或人員模糊：為協助減少個人可識別資訊（PII）的收集，客戶可以聯絡 OpenSpace 支援團隊以啟用人員模糊功能。啟用後，此功能會偵測所有未來擷取內容中的臉部。當功能能夠識別出可辨識的臉部時，影像中的臉部及身體其餘部分都會被模糊處理。透過此方式，我們能讓影像中人物的外貌對一般合理的觀看者而言，在統計上無法辨識。雖然此程序使用可識別一般人物外貌的進階機器學習演算法，準確度非常高，但它不會識別特定臉部或個人，且漏判率並非為零。去識別化的目的在於降低攻擊面，而不是從系統中消除所有屬於適用範圍的資料。
- 可能發生漏判：如果臉部未被模糊處理，通常表示臉部辨識因影像中的某些情況而無法辨識出臉部，例如變形、像素化、外科口罩或其他臉部遮擋物。這是我們用來偵測人員的機器學習演算法所產生的正常結果。我們會調整模型，以降低漏判與誤判，為客戶提供更優質的服務；但在此過程中，某些外貌雖然在統計上無法辨識，對熟悉該主體或環境的觀看者而言，仍可能看起來未經模糊處理且可被辨識。
- 可能發生誤判：如果影像中不存在臉部的部分區域遭到模糊處理，通常表示臉部辨識錯誤地將不存在臉部的區域識別為臉部。這是我們用來偵測人員的機器學習演算法所產生的正常結果。同樣地，我們會調整模型，以降低誤判與漏判，為客戶提供更優質的服務；但在此過程中，擷取影像中的某些物件或影像部分可能會被錯誤地模糊處理。在這些情況下，我們建議您在擷取內容中向前或向後移動一個影格，查看相鄰影格（僅相隔半秒）是否未出現相同的誤判。在大多數情況下，您的擷取內容中會有一個影格不會出現此情況。
- 客戶責任與最佳做法：客戶負責取得資料主體的許可。例如，客戶可以張貼通知，說明將進行 360° 照片紀錄，並將採取措施對臉部辨識進行去識別化。此外，客戶可以在擷取影像時採取措施，以防止或限制收集資料主體的資料，例如在人員較少出現在工作地點的非工作時間進行擷取。
我們希望這些資訊有助於回答您的問題，並減少您對人員模糊功能可能被視為錯誤的任何疑慮。
常見問題
OpenSpace 中是否有無法使用人員模糊的區域？
現場備註、Lidar 和無人機擷取內容不提供人員模糊功能。
下一步
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如果您有任何其他問題，請透過 support@openspace.ai 聯絡 OpenSpace 支援團隊。
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