[发明专利]一种基于目标检测的图像隐私保护方法和系统

权利要求书

1.一种基于目标检测的图像隐私保护方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

指定图像采集场景中需要保护的隐私目标对象，确定图像采集场景中需要保留的隐私目标对象；

收集包含隐私目标的图像，并进行边框和类别标注隐私，构造用于目标检测模型训练的数据集，作为离线模型训练的训练集；

使用增量学习的方法并利用已标注图像训练目标检测模型，最终得到一个动态拓展检测能力的目标检测模型；训练前的目标检测模型基于深度卷积网络，通过使用有监督的学习方法训练一个目标检测模型，同时结合使用增量学习的方法，使得该目标检测模型根据不断增加的隐私目标，动态扩展目标检测模型的检测能力；

使用训练好的目标检测模型对图像进行检测，得到涉及隐私的图像目标及其位置，构成隐私目标集合；

检测图像中需要保留的隐私目标对象，具体为：结合图像采集时所保留的元信息以及隐私目标对象在图像中的位置信息推理得到图像的采集目标；

对检测出的隐私目标对象和需要保留的隐私目标对象的差集进行模糊化处理。

2.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像隐私保护方法，其特征在于，所述指定图像采集场景中需要保护的隐私目标对象的依据为：

根据实际应用场景需求以及公民隐私信息安全保护相关法律法规约束，将涉及泄露公民隐私的一类或者多类实体，指定为需要保护的隐私目标对象。

3.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像隐私保护方法，其特征在于，所述的确定图像采集场景中需要保留的隐私目标对象的依据为：

根据图像采集任务的需求，保证所采集图像的可用性，将那些对图像采集任务起不可或缺作用的一个或者多个隐私目标对象，确定为需要保留的隐私目标对象。

4.根据权利要求1所述的基于目标检测的图像隐私保护方法，其特征在于，在图像采集阶段，使用移动智能设备摄像时的对焦信息，以及隐私目标在图像中的位置信息，通过加权组合的方法检测确定需要保留的目标集合。

5.一种使用权利要求1-4中任一项所述方法的图像隐私保护系统，其特征在于，该系统包括：

初始化模块，用于指定图像采集场景中需要保护的隐私目标对象，确定图像采集场景中需要保留的隐私目标对象；

图像收集和标注模块，用于收集包含隐私目标的图像，并进行边框和类别标注，构造用于目标检测模型训练的数据集，作为离线模型训练的训练集；

离线模型训练模块，用于使用增量学习的方法并利用已标注图像目标检测模型，最终得到一个具备动态拓展检测能力的目标检测模型，持续地为隐私目标检测模块提供合适的目标检测模型；

隐私目标检测模块，用于使用训练好的目标检测模型对图像进行检测，得到涉及隐私的图像目标及其位置，构成隐私目标集合；

保留目标检测模块，用于检测图像中需要保留的隐私目标对象；

隐私保护模块，用于对检测出的隐私目标对象和需要保留的隐私目标对象的差集进行模糊化处理，从而保护图像隐私。

6.根据权利要求5所述的基于目标检测的图像隐私保护系统，其特征在于，所述的图像收集和标注模块，根据隐私目标的变化进行动态调整，产生合适的训练集，有选择性的拓展目标检测模型的检测能力。

7.根据权利要求5所述的基于目标检测的图像隐私保护系统，其特征在于，所述的离线模型训练模块，使用增量学习的方法对模型进行训练，根据新加入的隐私目标，动态拓展目标检测模型的能力。

8.根据权利要求5所述的基于目标检测的图像隐私保护系统，其特征在于，所述的保留目标检测模块，使用所采集图像的对焦区域信息以及已检测的隐私目标在图像内的位置信息，通过加权组合的方式确定需要保留的隐私目标。