[發明專利]一種圖像處理模型的訓練方法和系統

在審

• 申請號: 202110752725.6
• 申請日: 2021-07-02
• 公開（公告）號: CN113378982A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 王瑩桂;王力;張本宇
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/00;G06F21/60;G06N20/00
• 代理公司: 成都七星天知識產權代理有限公司 51253
• 代理人: 袁春曉

本說明書實施例公開了一種圖像處理模型的訓練方法和系統。其中，該方法包括：獲取第一樣本圖像及其標簽；其中，第一樣本圖像來自于隱私數據集；獲取第一樣本圖像的多個特征圖；基于與多個特征圖一一對應的能量系數從第一樣本圖像的多個特征圖中篩選出目標特征圖；能量系數通過使用第二樣本圖像及其標簽對第一模型進行訓練獲得，第二樣本圖像來自公開數據集；對目標特征圖進行脫敏處理，獲得用于表征第一樣本圖像的脫敏圖像數據；將脫敏圖像數據作為輸入特征輸入圖像處理模型，得到處理結果；調整圖像處理模型的參數，以減小處理結果與標簽之間的差異。

技術領域

本說明書涉及信息技術領域，特別涉及一種圖像處理模型的訓練方法和系統。

背景技術

目前，圖像識別技術廣泛地應用于各種領域。在相關技術中，圖像識別技術已成為認證用戶身份的主要手段之一。例如，可以采集人臉圖像，利用圖像識別技術識別人臉對應的用戶身份。

然而，用于身份識別的圖像中通常包含用戶個人的敏感信息。如何對圖像的敏感信息進行隱私保護，是當前亟需解決的問題。

因此，有必要提出一種圖像處理模型的訓練方法和系統，以更好的對圖像的敏感信息進行隱私保護。

發明內容

本說明書實施例的一個方面提供一種圖像處理模型的訓練方法。該方法包括：獲取第一樣本圖像及其標簽；其中，所述第一樣本圖像來自于隱私數據集；獲取第一樣本圖像的多個特征圖；基于與所述多個特征圖一一對應的能量系數從第一樣本圖像的多個特征圖中篩選出目標特征圖；所述能量系數通過使用第二樣本圖像及其標簽對第一模型進行訓練獲得，所述第二樣本圖像來自公開數據集；對所述目標特征圖進行脫敏處理，獲得用于表征所述第一樣本圖像的脫敏圖像數據；將所述脫敏圖像數據作為輸入特征輸入圖像處理模型，得到處理結果；調整所述圖像處理模型的參數，以減小處理結果與所述標簽之間的差異。

本說明書實施例的另一個方面提供一種圖像處理模型的訓練。該系統包括：第一獲取模塊，用于獲取第一樣本圖像及其標簽；其中，所述第一樣本圖像來自于隱私數據集；第二獲取模塊，用于獲取第一樣本圖像的多個特征圖；特征圖篩選模塊，用于基于與所述多個特征圖一一對應的能量系數從第一樣本圖像的多個特征圖中篩選出目標特征圖；所述能量系數通過使用第二樣本圖像及其標簽對第一模型進行訓練獲得，所述第二樣本圖像來自公開數據集；脫敏處理模塊，用于對所述目標特征圖進行脫敏處理，獲得用于表征所述第一樣本圖像的脫敏圖像數據；輸入模塊，用于將所述脫敏圖像數據作為輸入特征輸入圖像處理模型，得到處理結果；參數調整模塊，用于調整所述圖像處理模型的參數，以減小處理結果與所述標簽之間的差異。

本說明書實施例的另一個方面提供一種圖像處理方法，該方法包括：獲取待處理圖像的多個特征圖；基于與所述多個特征圖一一對應的能量系數從所述多個特征圖中篩選出目標特征圖，其中，所述能量系數經過模型訓練獲得；對所述目標特征圖進行脫敏處理，獲得用于表征所述待處理圖像的脫敏圖像數據。

本說明書實施例的另一個方面提供一種圖像處理模的訓練裝置，包括至少一個存儲介質和至少一個處理器，所述至少一個存儲介質用于存儲計算機指令；所述至少一個處理器用于執行所述計算機指令以實現如上所述的圖像處理模型的訓練方法。

附圖說明

本說明書將以示例性實施例的方式進一步說明，這些示例性實施例將通過附圖進行詳細描述。這些實施例并非限制性的，在這些實施例中，相同的編號表示相同的結構。

圖1是根據本說明書一些實施例所示的圖像處理系統的示例性應用場景示意圖；

圖2是根據本說明書一些實施例所示的圖像處理方法圖像處理模型的訓練方法的示例性流程圖；

圖3是根據本說明書一些實施例所示的獲取能量系數的方法的示例性流程圖；

圖4是根據本說明書一些實施例所示的第一模型的示例性結構圖；