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(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CN112766197A(43)申请公布日2021.05.07(21)申请号202110102508.2(22)申请日2021.01.26(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)发明人曹佳炯丁菁汀(74)专利代理机构北京国昊天诚知识产权代理有限公司11315代理人姚琳洁朱文杰(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06F21/62(2013.01)权利要求书4页说明书13页附图4页(54)发明名称基于隐私保护的人脸识别方法及装置(57)摘要本说明书一个或多个实施例公开了一种基于隐私保护的人脸识别方法及装置。所述方法包括:采集目标用户的多模态人脸图像,所述多模态人脸图像包括平面人脸图像和深度人脸图像,所述平面人脸图像包括所述目标用户的隐私信息。按照预设的图像组合方式,将所述平面人脸图像和所述深度人脸图像进行组合,得到所述目标用户对应的目标人脸图像,所述目标人脸图像包括平面人脸特征信息和深度人脸特征信息。基于所述目标人脸图像,利用预先训练的多模态人脸识别模型对所述目标用户进行人脸识别,得到所述目标用户对应的人脸识别结果,所述多模态人脸识别模型基于多个目标人脸图像样本进行模型训练得到。CN112766197ACN112766197A权利要求书1/4页1.一种基于隐私保护的人脸识别方法,包括:采集目标用户的多模态人脸图像;所述多模态人脸图像包括平面人脸图像和深度人脸图像;所述平面人脸图像包括所述目标用户的隐私信息;按照预设的图像组合方式,将所述平面人脸图像和所述深度人脸图像进行组合,得到所述目标用户对应的目标人脸图像;所述目标人脸图像包括平面人脸特征信息和深度人脸特征信息;基于所述目标人脸图像,利用预先训练的多模态人脸识别模型对所述目标用户进行人脸识别,得到所述目标用户对应的人脸识别结果;所述多模态人脸识别模型基于多个目标人脸图像样本进行模型训练得到;所述目标人脸图像样本为按照所述图像组合方式对多模态人脸图像样本进行组合后得到。2.根据权利要求1所述的方法,所述采集目标用户的多模态人脸图像之后,还包括:按照预设的脱敏处理方式,对所述平面人脸图像进行脱敏处理,得到脱敏后的所述平面人脸图像;所述按照预设的图像组合方式,将所述平面人脸图像和所述深度人脸图像进行组合,得到所述目标用户对应的目标人脸图像,包括:按照预设的所述图像组合方式,将脱敏后的所述平面人脸图像和所述深度人脸图像进行组合,得到所述目标人脸图像。3.根据权利要求1所述的方法,所述按照预设的图像组合方式,将所述平面人脸图像和所述深度人脸图像进行组合,得到所述目标用户对应的目标人脸图像,包括:利用所述平面人脸图像对应的第一位图信息,替换所述深度人脸图像对应的、指定位数上的第二位图信息,得到所述目标人脸图像;所述第一位图信息与所述第二位图信息对应的位图长度相等。4.根据权利要求3所述的方法,所述指定位数上的第二位图信息包括:所述深度图像人脸中除深度人脸特征信息之外的其他位图信息。5.根据权利要求1所述的方法,所述按照预设的图像组合方式,将所述平面人脸图像和所述深度人脸图像进行组合,得到所述目标用户对应的目标人脸图像,包括:确定所述平面人脸图像和所述深度人脸图像分别对应的权重;按照所述平面人脸图像和所述深度人脸图像分别对应的所述权重,对所述平面人脸图像和所述深度人脸图像进行加权组合,得到所述目标人脸图像。6.根据权利要求1所述的方法,所述采集目标用户的多模态人脸图像之前,还包括:获取多个样本用户分别对应的所述多模态人脸图像样本;所述多模态人脸图像样本包括平面人脸图像样本和深度人脸图像样本;对所述平面人脸图像样本进行脱敏处理,得到脱敏后的所述平面人脸图像样本;按照所述图像组合方式,将脱敏后的所述平面人脸图像样本和所述深度人脸图像样本进行组合,得到所述样本用户对应的所述目标人脸图像样本;以所述目标人脸图像样本作为输入数据、并以所述样本用户的人脸特征信息作为输出数据进行模型训练,得到所述多模态人脸识别模型。7.根据权利要求6所述的方法,所述以所述目标人脸图像样本作为输入数据、并以所述样本用户的人脸特征信息作为输出数据进行模型训练,得到所述多模态人脸识别模型之2CN112766197A权利要求书2/4页后,还包括:将所述多模态人脸识别模型部署于云端和/或终端;所述基于所述目标人脸图像,利用预先训练的多模态人脸识别模型对所述目标用户进行人脸识别,包括:基于所述目标人脸图像,利用所述终端上部署的所述多模态人脸识别模型对所述目标用户进行人脸识别;和/或,将所述目标人脸图像上传至所述云端;所述云端用于根据所述目标人脸图像,并利用所述