얼굴과 번호판을 가리고
기기 안에서 모든 것을 처리합니다

Apple Vision이 가릴 영역을 찾고, Core Image가 덮는 효과를 그립니다. 영상 읽기와 쓰기는 AVFoundation이 맡습니다. 가림은 Apple의 프레임워크를 사용하며, 회사 서버나 클라우드 AI를 거치지 않습니다.

얼굴 감지와 가리기는 네트워크를 꺼도 작동합니다. 사진과 영상은 기기 안에 머무릅니다.

Apple Vision이 얼굴의 사각 영역을 찾습니다. 감도를 높음으로 설정하면 화면을 작은 타일로 나눠 추가로 찾고, 최대에서는 중앙 타일을 더해 매 프레임 타일 감지를 수행합니다. 겹치는 결과는 하나로 합칩니다.

얼굴 감지가 놓친 정면·옆모습 얼굴은 몸의 자세에서 코·눈·귀의 위치로 머리 영역을 추정해 함께 가립니다.

번호판·명찰·표지판은 한국어와 영어 텍스트 감지를 사용합니다. 글자 상자의 위치만 이용해 각 영역을 사각형으로 덮습니다. 정밀 모드는 감지 작업과 여유 영역, 움직임 보정을 더합니다.

Vision이 반환하는 것은 위치입니다. 가림은 외모나 신원을 대조하지 않고 위치와 움직임으로 사람을 따라가며, 얼굴 데이터는 저장하지 않습니다.

분석 단계에서는 읽어 들인 모든 프레임의 전체 화면에서 얼굴을 찾습니다. 타일과 자세 감지는 선택한 감도에 맞춰 수행하고, 글자 감지를 켜면 매 프레임 글자도 찾습니다.

예측 위치와 영역의 겹침을 바탕으로 감지 결과를 하나의 이동 경로로 연결합니다. 짧은 빈 구간은 0.7~1.1초, 정밀 모드에서는 1.2초까지 보간해 이어줍니다. 경로 양 끝을 0.3~0.6초 늘리고 시간에 따른 영역의 움직임을 부드럽게 다듬습니다.

렌더링 단계에서는 이 경로에 맞춰 모든 프레임을 가리고 새 영상으로 씁니다. 원래 오디오는 다시 인코딩하지 않고 합칩니다.

감지한 얼굴 영역을 영상에서는 각 방향으로 12%, 사진에서는 10% 넓힙니다. 원형과 타원형은 사각 영역의 모서리까지 감싸며, 경계는 페더링 없이 안티앨리어싱으로 다듬습니다.

모자이크 블록 크기는 가장 큰 가림 영역을 기준으로 정합니다. 해당 영역의 너비 ÷ (10 − 6 × 강도)로 계산해, 강도 0%·50%·100%에서 가장 큰 가림 영역의 가로에 약 10개·7개·4개 블록이 놓입니다. 각 블록은 그 안의 모든 픽셀을 평균 낸 정확한 색으로 채웁니다.

블러는 얼굴 너비 × (0.10 + 0.15 × 강도)를 반경으로 하는 가우시안 블러입니다. 강도 50%에서는 얼굴 너비의 17.5%가 반경이 됩니다. 단색은 고른 색으로 채우고, 스티커는 이미지나 이모지의 비율을 유지해 덮습니다.

평균 색이나 블러를 계산하기 전에 화면 가장자리의 픽셀을 확장해 경계를 채웁니다. HDR 영상은 HLG/PQ 값으로 처리하고, HDR 사진은 가린 결과에서 밝기 맵을 새로 계산합니다.

원본 1920 × 1080 이미지에서의 블록 크기입니다.

저장된 사진과 영상은 분리할 수 있는 마스크 레이어 없이 하나로 합쳐집니다. 영상은 원래 픽셀 크기와 프레임률을 유지하며, 기본 H.264, 선택 가능한 HEVC, HDR용 10비트 HEVC로 저장합니다.

사진은 PNG, HDR 원본은 HEIC로 저장합니다. 저장된 사진에는 원본의 EXIF나 GPS 메타데이터가 포함되지 않습니다.

선택한 영상의 임시 사본을 읽고, 처리 결과는 새 파일로 저장합니다. 작업이 끝나거나 다른 작업으로 바뀌면 임시 파일을 정리합니다.

처리 기록에는 원본 대신 결과 파일과 PDF, 썸네일을 보관합니다. 이 기록은 사용자가 삭제할 때까지 남습니다.

시스템 파일 선택기로 사진과 영상을 여러 개 고를 수 있습니다. 앱 샌드박스가 접근 범위를 선택한 파일로 제한하고, 저장 대화상자에서 결과를 새 파일로 씁니다.

Mac에서도 iPhone·iPad와 같은 처리 엔진과 구매 내역을 사용합니다.