[Dự án AI] Làm mờ khuôn mặt tự động — bảo vệ quyền riêng tư khi đăng ảnh

Mục tiêu

Xây dựng một công cụ THẬT SỰ hữu ích: tự động làm mờ khuôn mặt trong ảnh trước khi đăng lên mạng xã hội — đúng kỹ thuật mà nhiều nền tảng lớn (Google Street View, một số ứng dụng chỉnh ảnh) sử dụng để bảo vệ người ngoài cuộc. Nối tiếp dự án "Nhận diện khuôn mặt" (phát hiện vị trí), dự án này thêm bước Gaussian Blur để che khuất khuôn mặt, đồng thời rèn tư duy phản biện về 1 sự thật quan trọng: công cụ này chỉ bảo vệ được những khuôn mặt AI phát hiện được — nếu bỏ sót, quyền riêng tư của người đó vẫn bị lộ.

Thời lượng gợi ý: 2 tiết học (90 phút)

• Tiết 1 (cell 1-6): chuẩn bị ảnh nhóm, lý thuyết Gaussian Blur, phát hiện + làm mờ khuôn mặt đầu tiên
• Tiết 2 (cell 7-14): thực nghiệm độ mạnh làm mờ, tư duy phản biện (rủi ro bỏ sót khuôn mặt, làm mờ có thể "đảo ngược" được không, ý nghĩa đạo đức khi đăng ảnh có người khác), vận dụng

Em sẽ làm được gì

• Kết hợp phát hiện khuôn mặt (Haar Cascade) với xử lý ảnh (Gaussian Blur) thành 1 công cụ hoàn chỉnh
• Hiểu (ở mức khái niệm) cách Gaussian Blur làm mờ ảnh và ý nghĩa tham số kích thước kernel
• Phát hiện và kiểm chứng bằng số liệu rủi ro "bỏ sót khuôn mặt" — lỗ hổng bảo mật thật của công cụ tưởng như đơn giản này
• Hiểu đúng giới hạn: làm mờ NHẸ không đủ an toàn để bảo vệ danh tính, vì có kỹ thuật AI có thể phần nào khôi phục ảnh mờ nhẹ
• Thảo luận trách nhiệm đạo đức khi đăng ảnh có người khác lên mạng xã hội

Về thư viện opencv-python và cách chuẩn bị ảnh

Cần bấm thêm nút "opencv-python" trong mục "Thư viện thêm" (~47MB) SAU KHI đã bấm "Bắt đầu tải & chạy Notebook", TRƯỚC KHI chạy cell import cv2 — xem hướng dẫn ở Cell 1. Dự án này KHUYẾN NGHỊ dùng 1 ảnh NHÓM thật (Tải ảnh lên, đã xin phép những người trong ảnh) vì mục tiêu bài học là bảo vệ NGƯỜI KHÁC — Webcam (chụp ảnh 1 mình) chỉ nên dùng để thử nhanh công cụ, không thay thế được ý nghĩa thực tế của bài. Xem hướng dẫn chi tiết ở Cell 2.