公开(公告)号：CN118053210A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410178383.5

申请日：2024-02-09

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 张羽 ,  周烜平 ,  王泽鑫 ,  王耀宁 ,  李世轩

IPC: G06V40/50 ,  G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T5/70 ,  G06T5/73 ,  G06N20/20 ,  G06N3/098 ,  G06F21/62 ,  G06F21/32

Abstract: 一种基于联邦学习与频域变换的隐私保护人脸识别系统，它属于人脸识别技术领域。本发明解决了现有人脸识别技术存在人脸隐私信息泄露风险的问题。本发明对客户端采集的图像进行离散余弦变换后，再从变换结果中去除直流分量，再给去除直流分量后的图像添加噪声，并发送给训练服务器，由于发送给训练服务器的图像是去除了直流分量的高频信息且加入噪声，所以，即使发送的图像被窃取也不会造成隐私泄露。同时为了提高识别的准确率，本发明将高斯模糊处理后的图像发送到训练服务器进行集成学习，而且由于发送的图像是经过高斯模糊处理的，因此也不会造成人脸隐私泄露。本发明方法可以应用于人脸识别技术领域。