公开(公告)号：CN114301889B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202111540629.1

申请日：2021-12-16

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 黄婵颖 ,  蒋浩 ,  李伟琦 ,  徐欣桐 ,  杨威 ,  尹丹 ,  肖杉

IPC: H04L67/01 ,  H04L67/06 ,  H04L69/04 ,  G06N3/098 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于权重压缩的高效联邦学习方法及系统。该方法为：客户端本地训练结束后计算本地模型的更新值，首先将更新值的符号和数值分开，然后计算更新值较大一部分数值的拟合函数，使用拟合函数代替数值传输，进一步使用LZMA2算法压缩对应索引数据，使用进制编码符号，将客户端和服务器之间的通信从权重参数转换为拟合函数、编码符号和压缩索引从而达到降低通信量的目的。系统包括服务器、客户端；服务器、客户端能实现所述基于权重压缩的高效联邦学习方法中服务器、客户端需要实现的步骤。本发明能适用于不平衡数据分布场景，模型准确率和收敛速度接近联邦平均算法，具有很好的适用性。

公开(公告)号：CN114220137A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111310617.X

申请日：2021-11-08

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 颜克冬 ,  徐欣桐 ,  李伟琦 ,  黄婵颖 ,  肖杉 ,  蒋浩

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于MindSpore的隐私保护人脸识别方法。该方法为：首先读取人脸图像并裁剪成统一的宽度和高度，利用基于水平和垂直的2DPCA得到数据集的最佳投影矩阵并进行归一化，再对归一化的最佳投影矩阵加入拉普拉斯噪声得到扰动的投影矩阵，最后得到随机化的重构图像。本发明方法用于人脸识别技术，以保护用户人脸信息防止隐私泄露，将差分隐私和基于水平方向和垂直方向的2DPCA方法引入人脸识别之中，提高了用户人脸图像信息的安全性，并且提高了人脸识别效率。

公开(公告)号：CN114220137B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202111310617.X

申请日：2021-11-08

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 颜克冬 ,  徐欣桐 ,  李伟琦 ,  黄婵颖 ,  肖杉 ,  蒋浩

IPC: G06V40/16 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于MindSpore的隐私保护人脸识别方法。该方法为：首先读取人脸图像并裁剪成统一的宽度和高度，利用基于水平和垂直的2DPCA得到数据集的最佳投影矩阵并进行归一化，再对归一化的最佳投影矩阵加入拉普拉斯噪声得到扰动的投影矩阵，最后得到随机化的重构图像。本发明方法用于人脸识别技术，以保护用户人脸信息防止隐私泄露，将差分隐私和基于水平方向和垂直方向的2DPCA方法引入人脸识别之中，提高了用户人脸图像信息的安全性，并且提高了人脸识别效率。

公开(公告)号：CN114301889A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111540629.1

申请日：2021-12-16

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 黄婵颖 ,  蒋浩 ,  李伟琦 ,  徐欣桐 ,  杨威 ,  尹丹 ,  肖杉

IPC: H04L67/01 ,  H04L67/06 ,  H04L69/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于权重压缩的高效联邦学习方法及系统。该方法为：客户端本地训练结束后计算本地模型的更新值，首先将更新值的符号和数值分开，然后计算更新值较大一部分数值的拟合函数，使用拟合函数代替数值传输，进一步使用LZMA2算法压缩对应索引数据，使用进制编码符号，将客户端和服务器之间的通信从权重参数转换为拟合函数、编码符号和压缩索引从而达到降低通信量的目的。系统包括服务器、客户端；服务器、客户端能实现所述基于权重压缩的高效联邦学习方法中服务器、客户端需要实现的步骤。本发明能适用于不平衡数据分布场景，模型准确率和收敛速度接近联邦平均算法，具有很好的适用性。