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龍圖騰網(wǎng)恭喜同濟大學(xué)申請的專利一種基于邊緣智能感知體的人臉采集系統(tǒng)及隱私保護(hù)方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114373200B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21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?zhí)?專利號為：202111459396.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/60；該發(fā)明授權(quán)一種基于邊緣智能感知體的人臉采集系統(tǒng)及隱私保護(hù)方法是由何斌;丁躍塵;朱忠攀;陸萍設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于邊緣智能感知體的人臉采集系統(tǒng)及隱私保護(hù)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于邊緣智能感知體的人臉采集系統(tǒng)及隱私保護(hù)方法，包括人臉加密和人臉解密，人臉信息加密的過程：邊緣感知體獲取人臉圖像，得到人臉圖像中多個人臉區(qū)域；使用人臉參考圖像的特征提取結(jié)果進(jìn)行噪聲處理，并進(jìn)行疊加，對人臉語義特征進(jìn)行保護(hù)；將人臉區(qū)域進(jìn)行模糊化處理后存儲；人臉信息解密的過程：可視化終端識別終端用戶的人臉語義特征，形成解密鑰匙，通過時空索引遍歷人臉特征云數(shù)據(jù)庫進(jìn)行密鑰匹配，實現(xiàn)人臉特征自解密人臉配對，然后通過語義特征關(guān)聯(lián)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)對加密視頻進(jìn)行浮現(xiàn)，實現(xiàn)圖像中多人臉針對性解密。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有圖像本地化分布式存儲、云邊協(xié)同加密人臉特征、低時延語義傳輸?shù)葍?yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)一種基于邊緣智能感知體的人臉采集系統(tǒng)及隱私保護(hù)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種使用基于邊緣智能感知體的人臉采集系統(tǒng)的隱私保護(hù)方法，其特征在于，該系統(tǒng)包括邊緣感知體、語義傳輸網(wǎng)絡(luò)、人臉特征云數(shù)據(jù)庫和可視化終端；方法包括人臉加密和人臉解密，其中人臉信息加密的過程包括：邊緣感知體獲取人臉圖像，利用人臉識別網(wǎng)絡(luò)對所述人臉圖像進(jìn)行檢測識別，得到人臉圖像中多個人臉區(qū)域；人臉識別網(wǎng)絡(luò)的推理過程中得到人臉圖像隱含的人臉語義特征；使用人臉數(shù)據(jù)集中的人臉參考圖像的特征提取結(jié)果進(jìn)行噪聲處理，并與人臉參考圖像進(jìn)行疊加，對當(dāng)前檢測到的人臉語義特征進(jìn)行保護(hù)；將人臉區(qū)域進(jìn)行模糊化處理后存儲，保護(hù)人臉隱私；人臉信息解密的過程包括：可視化終端識別終端用戶的人臉語義特征，形成解密鑰匙，通過時空索引遍歷人臉特征云數(shù)據(jù)庫進(jìn)行密鑰匹配，實現(xiàn)人臉特征自解密人臉配對，然后通過語義特征關(guān)聯(lián)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)對加密視頻進(jìn)行浮現(xiàn)，實現(xiàn)圖像中多人臉針對性解密；所述邊緣感知體將人臉語義特征經(jīng)語義傳輸網(wǎng)絡(luò)上傳至云端，而人臉區(qū)域在經(jīng)過加密后得到人臉加密視頻進(jìn)行本地化存儲；所述語義傳輸網(wǎng)絡(luò)將邊緣智能體提取的人臉語義特征進(jìn)行傳輸；所述人臉特征云數(shù)據(jù)庫將語義傳輸網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娜四樥Z義特征進(jìn)行分類存儲并標(biāo)記時空戳；所述人臉特征云數(shù)據(jù)庫的功能還包括基于GIS時空特征對人臉語義特征進(jìn)行特征再學(xué)習(xí)；所述可視化終端同時鏈接人臉特征云數(shù)據(jù)庫與邊緣感知體，結(jié)合圖像特征提取模塊與人臉加密視頻進(jìn)行反加密學(xué)習(xí)實現(xiàn)視頻中的人臉復(fù)現(xiàn)；所述邊緣感知體對人臉區(qū)域進(jìn)行加密的步驟具體如下所示：S11、利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測圖片中的人臉，并對人臉圖像中所有的人臉目標(biāo)進(jìn)行定位與檢測框坐標(biāo)回歸，并對人臉五官及輪廓在內(nèi)的關(guān)鍵點進(jìn)行精準(zhǔn)定位；S12、基于人臉目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)提取人臉特征向量，對人臉特征進(jìn)行編碼，并在特征空間耦合高斯噪聲進(jìn)行加密；S13、對原始視頻中的人臉進(jìn)行模糊化處理，實現(xiàn)邊緣端加密人臉的視頻存儲；所述可視化終端進(jìn)行人臉復(fù)現(xiàn)的過程具體包括以下步驟：S21、獲取人臉特征解密密鑰：可視化終端通過攝像頭識別登錄人臉圖像信息，采用深度卷積網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行登錄人臉語義特征提取，將邊緣感知體采集的人臉語義特征進(jìn)行匹配，得到圖像特征解密密鑰；S22、利用人臉特征解密密鑰進(jìn)行解密：根據(jù)圖像特征解密密鑰，通過時空索引遍歷人臉特征云數(shù)據(jù)庫進(jìn)行密鑰匹配，實現(xiàn)人臉特征自解密人臉配對；S23、根據(jù)解密權(quán)限進(jìn)行選擇性人臉復(fù)現(xiàn)：依據(jù)人臉特征解密密鑰權(quán)限，在邊緣智能體加密的視頻中篩選特定人員的特征信息，將特征符合的人臉區(qū)域進(jìn)行復(fù)現(xiàn)，其他檢測得到的人臉區(qū)域依舊加密呈現(xiàn)。

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