[發明專利]加密模型訓練、圖像加密和加密人臉圖像識別方法及裝置

在審

• 申請號: 202110822280.4
• 申請日: 2021-07-20
• 公開（公告）號: CN113486839A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發明（設計）人: 蘭鈞;王可;孟昌華;王維強
• 申請（專利權）人: 支付寶（杭州）信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F21/60;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京億騰知識產權代理事務所(普通合伙) 11309
• 代理人: 陳霽;周良玉

1.一種用于隱私保護的加密模型訓練方法，包括：

利用待訓練的加密模型對原始人臉圖像加密，得到對應的加密人臉圖像；

將所述加密人臉圖像輸入待訓練的第一人臉識別模型，得到第一人臉預測結果；

利用所述第一人臉預測結果以及所述原始人臉圖像對應的人臉標注結果，確定第一預測損失；

分別將所述原始人臉圖像及所述加密人臉圖像輸入經訓練的第二人臉識別模型，得到所述原始人臉圖像對應的第一輸出結果及所述加密人臉圖像對應的第二輸出結果，其中，所述第二人臉識別模型基于原始人臉圖像及對應的人臉標注結果訓練得到；

基于所述第一輸出結果及所述第二輸出結果，確定第二預測損失；

確定總預測損失，所述總預測損失與所述第一預測損失和所述第二預測損失正相關；

以最小化所述總預測損失為目標，訓練所述加密模型以及第一人臉識別模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一輸出結果包括：所述原始人臉圖像的第一圖像特征，所述第二輸出結果包括：所述加密人臉圖像的第二圖像特征；

所述確定第二預測損失，包括：

計算所述第一圖像特征和所述第二圖像特征之間的相似度；

確定所述第二預測損失，其與所述相似度正相關。

3.根據權利要求2所述的方法，所述第二輸出結果還包括：所述加密人臉圖像的第二人臉預測結果；

還包括：

基于所述第二人臉預測結果以及所述人臉標注結果，確定第三預測損失；

所述第二預測損失還與所述第三預測損失正相關。

4.根據權利要求2所述的方法，其中，所述第一圖像特征是所述第二人臉識別模型中預定的中間層，針對所述原始人臉圖像輸出的特征圖對應的特征向量；

所述第二圖像特征是所述預定的中間層，針對所述加密人臉圖像輸出的特征圖對應的特征向量。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述第一人臉識別模型和所述第二人臉識別模型，具有相同的神經網絡結構。

6.根據權利要求1-5任一項所述的方法，還包括：

利用指定圖像相似性評價指標對應的特征提取算法，分別提取得到所述原始人臉圖像對應的第一特征圖及所述加密人臉圖像對應的第二特征圖；

確定第一特征圖和第二特征圖之間的差異度；

所述總預測損失還與所述差異度負相關。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述特征提取算法包括以下至少一個：基于離散余弦變換DCT的特征提取算法，基于主成分分析PCA的特征提取算法；

所述差異度基于圖像之間的像素差異而確定。

8.一種用于隱私保護的圖像加密方法，包括：

獲得如權利要求1-7任一項所述方法訓練所得的加密模型；

獲得待加密人臉圖像；

將所述待加密人臉圖像輸入所述加密模型，得到對應的加密后人臉圖像。

9.一種基于隱私保護的加密人臉圖像識別方法，包括：

獲得如權利要求1-7任一項所述方法訓練所得的加密模型和第一人臉識別模型；

將待處理人臉圖像輸入所述加密模型，得到對應的待識別人臉圖像；

將所述待識別人臉圖像輸入所述第一人臉識別模型，得到對應的人臉識別結果。