[发明专利]基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备

说明书

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。

技术领域

本文件涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，各种社交应用被广泛使用。用户会通过社交应用发布照片来记录生活，并且发布的照片中通常会包括用户自身或其他用户的人脸。而随着人工智能技术的不断发展，换脸技术可以很容易的将用户照片中的人脸应用到其他人体身上，从而制作恶搞图像、视频等并发布于网络。而这不仅造成了用户隐私信息的大范围泄露，而且会给用户带来很多麻烦和不便。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种基于隐私保护的图像处理方法。该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。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。

本说明书一个或多个实施例提供了一种基于隐私保护的图像处理装置。该装置包括获取模块，获取待进行隐私保护处理的原始图像。该装置还包括确定模块，确定所述原始图像的图像内容中是否包括人脸。该装置还包括处理模块，若所述确定模块的确定结果为是，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。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。

本说明书一个或多个实施例提供了一种基于隐私保护的图像处理设备。该设备包括处理器。该设备还包括被安排成存储计算机可执行指令的存储器。所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器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。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。

本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质。该存储介质用于存储计算机可执行指令。所述计算机可执行指令在被处理器执行时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。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。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于隐私保护的图像处理方法的第一种流程示意图；

图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于隐私保护的图像处理方法的第二种流程示意图；

图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种基于隐私保护的图像处理方法的第三种流程示意图；