摘要
本发明提出了一种面向任务的面部隐私保护生成方法及系统,所述方法包括构建图像原始库,图像原始库中存有原始人脸图像,对原始人脸图像进行预处理,获得标准人脸图像;根据任务需求和隐私需求对人脸属性进行归类,设定任务属性、隐私属性和背景属性;对任务属性进行热编码,通过映射网络将热编码后的任务属性转换为特征向量;该方法通过属性选择与随机化机制,能够针对不同任务需求,准确且灵活地对各类隐私属性进行保护,能有效防止其泄露,极大地降低了用户面部隐私面临的风险,从而提高了面部隐私保护的安全性及适用性。
技术关键词
GAN网络模型
人脸属性
图像
生成方法
多任务损失函数
面部
人脸检测模型
脸部特征
表达式
编码
生成参数
隐私保护能力
标签
人脸特征点
身份
数据
算法
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