过滤图片包含人脸的敏感数据

处理包含人脸的多模态数据集时，需要考虑到隐私和版权的问题。以下是一些可能的注意事项：

1. 隐私权：如果你的数据集包含个人的面部图片，那么你需要确保你有权使用这些图片，并且已经得到了图片中的人的同意。在某些情况下，你可能需要进行匿名化处理，例如通过模糊或者裁剪图片来隐藏面部特征。
2. 版权：如果你的数据集包含从互联网上收集的图片，那么你需要确保你有权使用这些图片。许多图片都受到版权保护，不能在没有得到版权所有者许可的情况下使用。

方法一

使用Spawning API 检测图片是否有版权，是否禁止AI训练 https://api.spawning.ai/spawning-api

方法二

人脸检测，直接丢弃或模糊处理

使用如下工具

MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）是一个非常有效的人脸检测框架，它被广泛用于人脸检测和人脸对齐任务。MTCNN利用深度学习的方法，通过一系列的卷积神经网络来进行人脸检测。

代码实现

from PIL import Image
from facenet_pytorch import MTCNN

# 创建一个MTCNN实例
mtcnn = MTCNN(min_face_size=30)

# 使用PIL库打开图片
image = Image.open('fff.jpg')

# 使用MTCNN检测图片中的人脸
boxes, _ = mtcnn.detect(image)
# boxes包含了检测到的人脸的边界框，如果没有检测到人脸，boxes会是None
if boxes is not None:
    print(f'检测到 {len(boxes)} 个人脸')
else:
    print('没有检测到人脸')

结果：检测到 1 个人脸