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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海交通大學(xué)申請(qǐng)的專利一種隱私保護(hù)的人臉?lè)纻畏椒ā⑾到y(tǒng)、終端及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115565231B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211271064.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權(quán)一種隱私保護(hù)的人臉?lè)纻畏椒?、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)是由熊紅凱;劉育辰;陳亞博;戴文睿;李成林;鄒君妮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種隱私保護(hù)的人臉?lè)纻畏椒?、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種隱私保護(hù)的人臉?lè)纻畏椒ê拖到y(tǒng)，將預(yù)訓(xùn)練的人臉?lè)纻文Ｐ瓦w移到用戶端，包括：獲得可泛化的預(yù)訓(xùn)練人臉?lè)纻文Ｐ停鳛榈谝荒Ｐ?；將用戶端人臉圖像輸入第一模型，產(chǎn)生第一偽標(biāo)簽；將第一模型作為初始化迭代更新得到第二模型；將第一模型的分類(lèi)器權(quán)重特征，與第二模型輸出的特征進(jìn)行條件分布對(duì)齊；將用戶端人臉圖像分塊并打亂順序，以第一模型作為初始化，以亂序的人臉圖像塊迭代得到第三模型；結(jié)合第三模型和對(duì)齊后的人臉圖像特征更新第二模型，用于用戶端人臉?lè)纻?。本發(fā)明在保護(hù)人臉隱私?jīng)]有預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下，將預(yù)訓(xùn)練好的人臉?lè)纻文Ｐ瓦w移到用戶端上進(jìn)行使用，有效地提高用戶在真實(shí)世界的不同環(huán)境下使用人臉?lè)纻文Ｐ偷臏?zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種隱私保護(hù)的人臉?lè)纻畏椒?、系統(tǒng)、終端及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種隱私保護(hù)的人臉?lè)纻畏椒?，將預(yù)訓(xùn)練的人臉?lè)纻文Ｐ瓦w移到用戶端，其特征在于，包括： 獲得可泛化的預(yù)訓(xùn)練人臉?lè)纻文Ｐ?，作為第一模型?將用戶端人臉圖像輸入所述第一模型，產(chǎn)生第一偽標(biāo)簽； 基于所述第一偽標(biāo)簽，以所述第一模型作為初始化，根據(jù)所述用戶端人臉圖像迭代更新得到第二模型； 將所述第一模型的分類(lèi)器權(quán)重作為特征，與所述第二模型輸出的人臉圖像特征進(jìn)行條件分布對(duì)齊； 將所述用戶端人臉圖像分塊并打亂順序，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以所述第一模型作為初始化，根據(jù)所述亂序的人臉圖像塊迭代更新得到第三模型； 結(jié)合所述第三模型和對(duì)齊后的人臉圖像特征更新第二模型，用于用戶端人臉?lè)纻巍?

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