[发明专利]一种安全可逆的视频隐私安全保护系统及保护方法

说明书

本发明涉及一种安全可逆的视频隐私安全保护系统及保护方法，其保护系统包括摄像机、转换器、重构器、数据生成器和压缩器，摄像机安装有摄像头，摄像机采集并生成视频流，转换器包括常规转换器和快速转换器，常规转换器、重构器和数据生成器用于生成式对抗网络的设计，快速转换器和压缩器优化系统执行和传输的实时性能。其保护方法为：1.生成训练模型，2.视频流转换，3.视频流输入，4.转换取证。本发明提供了一种安全可逆的视频隐私安全保护系统及保护方法，高度维护受保护视频的可理解性，以支持用户的观看及人工智能所执行的原始或现有后端订阅任务；在事后取证的情况下，视频帧能够被授权方安全还原。

技术领域

本发明涉及一种安全可逆的视频隐私安全保护系统及保护方法，属于视频监控技术领域。

背景技术

视频流分析(VSA)成为以视频为中心的应用程序的流行系统范式。这些VSA系统为我们的社会提供了巨大的利益，因此广泛应用于各种场景，如养老、交通监控、公共保障。VSA系统通常由两个主要部分组成，一组前端视频源和一组后端视频订阅者。前端信息源通过互联网向相应的后端用户传送实时视频。当异常事件被人类或人工智能检测到时，这些视频也会被权威机构检查以进行取证。

随着VSA系统的广泛部署，人们的对其引发的隐私问题的担忧也在上升，因为人们担心太多不必要的信息会暴露给后端订阅者。例如，如果一个进行用户跌倒检测的后台订阅VSA系统，还记录了老年人的人脸信息/衣服细节或者家庭内部的细节，可能会让老年人感到不适。之前的研究已经证明，当人们进入装有摄像头的区域时，他们会感到自己的隐私受到了侵犯。为了暂时缓解这些担忧，欧盟采取了行动，禁止在公共区域视频中使用人脸识别，该法案为期5年同时等待合适的解决方案。

当前的视觉隐私保护方法可以修改或删除图像或视频中的隐私信息。它们可以分为以下五种类型的方法。（1）人脸去识别：用合成人脸代替视频中的真实人脸可以保护人脸的外观。然而，在VSA内容中可能存在许多其他类型的隐私信息，如牌照、工艺设计等。此外，这种去标识上不可逆的。（2）基于加密的方法：加密虽然完全保留了隐私，但并不适合保护各种VSA后端任务中使用的视频，因为视频的可理解性也被完全删除了。即使是在资源丰富的服务器上，实时解密并运行这些加密视频也是一项挑战。（3）基于图像修复的方法：其主要体现在保护图像中的ROI（包含隐私区域）。它们要求在部署之前预先识别所有可能的ROI，这对VSA前端来说是一个挑战(特别是当它部署在公共区域时)。此外，这些方法在每一帧都需要适当保护的视频场景中并不可靠。如果ROI在任何一帧中丢失，因为ROI检测失败，在所有其他帧中对该ROI的完美保护也就失去了效果。（4）基于过滤的方法：该方法在整个画面上应用模糊或像素化等视觉效果，以保护隐私。但是，它们的处理没有区分隐私性和可解性，所以它们的输出对人类和人工智能都不友好。一些过滤工作考虑了生成模型，但其保护也是不可逆转的。（5）基于变换的方法：可以将视频帧转换为另一种表示，例如，像素减少图像或即时特征，针对特定的预演AI任务。转换后的结果并不能保持视觉感知和人工智能理解的可解性。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种安全可逆的视频隐私安全保护系统及保护方法，其具体技术方案如下：

一种安全可逆的视频隐私安全保护系统，其特征在于：包括摄像机、转换器、重构器、数据生成器和压缩器，所述摄像机安装有摄像头，所述摄像机采集并生成视频流，所述转换器包括常规转换器和快速转换器，所述常规转换器、重构器和数据生成器用于生成式对抗网络的设计，所述快速转换器和压缩器优化系统执行和传输的实时性能。

进一步的，所述常规转换器与重构器之间唯一配对连接。

进一步的，所述数据生成器制定神经网络训练数据集，所述神经网络训练数据集包括真实世界图像和隐私保护图像，真实世界图像通过数据生成器转换为隐私保护图像。

进一步的，所述生成式对抗网络通过修改损失函数和引入简化神经结构变得轻量化。

一种安全可逆的视频隐私安全保护方法，包括以下步骤：