基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113223101A(43)申请公布日2021.08.06(21)申请号202110589972.9(22)申请日2021.05.28(71)申请人支付宝（杭州）信息技术有限公司地址310000浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11(72)发明人刘杰王维强孟昌华(74)专利代理机构北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315代理人朱文杰(51)Int.Cl.G06T9/00(2006.01)G06F21/62(2013.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书4页说明书12页附图4页(54)发明名称基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备(57)摘要本说明书实施例提供了一种基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备，其中方法包括：获取待进行隐私保护处理的原始图像，确定获取的原始图像的图像内容中是否包括人脸；若是，则通过预先训练的图像编码模型对原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像，以防止个人信息泄露；其中，模型对抗图像与原始图像的视觉效果的差别程度小于第一阈值，且模型对抗图像与原始图像在指定人脸检测模型下的人脸检测结果的差别程度大于第二阈值。CN113223101ACN113223101A权利要求书1/4页1.一种基于隐私保护的图像处理方法，包括：获取待进行隐私保护处理的原始图像；确定所述原始图像的图像内容中是否包括人脸；若是，则通过预先训练的图像编码模型对所述原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像，以防止个人信息泄露；其中，所述模型对抗图像与所述原始图像的视觉效果的差别程度小于第一阈值，且所述模型对抗图像与所述原始图像在指定人脸检测模型下的人脸检测结果的差别程度大于第二阈值。2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：通过预先部署的第一人脸检测模型，对指定图像库中的所述模型对抗图像进行人脸检测处理，得到第一人脸检测结果信息；若根据所述第一人脸检测结果信息确定对至少一个所述模型对抗图像的人脸可检测程度大于第三阈值，则重新对所述图像编码模型进行训练，得到新的图像编码模型。3.根据权利要求1所述的方法，所述确定所述原始图像的图像内容中是否包括人脸，包括：通过预先训练的第二人脸检测模型，对所述原始图像进行人脸检测处理，得到第二人脸检测结果信息；确定所述第二人脸检测结果信息是否表征检测到人脸；若是，则确定所述原始图像的图像内容中包括人脸；若否，则确定所述原始图像的图像内容中不包括人脸。4.根据权利要求1所述的方法，所述通过预先训练的图像编码模型对所述原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像，包括：确定当前部署的所述图像编码模型是否符合预设的更新条件；若是，则对当前部署的所述图像编码模型进行更新处理，并通过更新处理后的所述图像编码模型对所述原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像；若否，则通过当前部署的所述图像编码模型对所述原始图像进行编码处理，生成人脸图像的模型对抗图像。5.根据权利要求4所述的方法，所述确定当前部署的所述图像编码模型是否符合预设的更新条件，包括：获取所述图像编码模型的最新版本信息；确定当前部署的所述编码模型的当前版本信息；确定所述最新版本信息与所述当前版本信息是否一致；若是，则确定当前部署的所述图像编码模型不符合预设的更新条件；若否，则确定当前部署的所述图像编码模型符合预设的更新条件。6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：获取多个样本图像；其中，所述样本图像中包括人脸；将所述样本图像划分为训练集和测试集；根据预设的所述图像编码模型的训练方式基于所述训练集进行训练处理，得到初始编码模型；通过所述测试集对所述初始编码模型进行测试处理，得到测试结果信息；2CN113223101A权利要求书2/4页若确定所述测试结果信息满足第一预设条件，则将所述初始编码模型确定为所述图像编码模型。7.根据权利要求6所述的方法，所述根据预设的所述图像编码模型的训练方式基于所述训练集进行训练处理，得到初始编码模型，包括：对所述训练集中每个样本图像的人脸框和人脸关键点进行标注处理，得到对应的第一标注结果信息和第二标注结果信息；迭代的通过待训练的图像编码网络对所述标注处理后的每个样本图像进行编码处理，得到对应的第一编码图像；通过预先训练的至少一个人脸框检测模型对每个所述第一编码图像进行人脸框检测处理，得到对应的第一检测结果信息；通过预先训练的至少一个人脸关键点检测模型对每个所述第一编码图像进行人脸关键点检测处理，得到对应的第二检测结果信息；根据预设的比对方式，对所述训练集中的每个样本图像与所述样本图像所对应的所述第一编码图像进行比对处理，得到对应的第一比对结果信息；根据预设的损失函数，基于所述第一标注结果信息、