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公开(公告)号：CN107704877B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201710928967.X
申请日：2017-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的图像隐私感知方法，包括以下步骤：S1、构建带类别标注的隐私分类数据集，使用迁移学习的方法训练隐私感知网络；S2、使用面向隐私感知的深度卷积神经网络完成隐私图像的识别；S3、根据神经网络深层卷积特征提取注意力分布图，并定位注意力集中区域完成对图像隐私区域的感知。本发明的有益效果是：基于深度神经网络完成了端到端的训练和测试，可以准确地区分隐私图像并定位图像中的隐私区域，方便对图像中的隐私信息进行选择性保护。
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公开(公告)号：CN107704877A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710928967.X
申请日：2017-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的图像隐私感知方法，包括以下步骤：S1、构建带类别标注的隐私分类数据集，使用迁移学习的方法训练隐私感知网络；S2、使用面向隐私感知的深度卷积神经网络完成隐私图像的识别；S3、根据神经网络深层卷积特征提取注意力分布图，并定位注意力集中区域完成对图像隐私区域的感知。本发明的有益效果是：基于深度神经网络完成了端到端的训练和测试，可以准确地区分隐私图像并定位图像中的隐私区域，方便对图像中的隐私信息进行选择性保护。
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