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公开(公告)号：CN111161397B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201911215540.0
申请日：2019-12-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种人脸三维重建方法，获取多帧人脸图像，针对所述多帧人脸图像中的每帧人脸图像，将该帧人脸图像的二维关键点集进行三维映射，并根据三维映射得到的三维关键点集进行采样，得到该帧人脸图像的三维采样点集；从所述多帧人脸图像中选取一帧人脸图像作为目标人脸图像，针对剩余帧人脸图像中的每帧人脸图像，根据该帧人脸图像的三维采样点集和所述目标人脸图像的目标三维人脸数据进行坐标转换，并对坐标转换后的三维采样点集进行配准，得到该帧人脸图像的配准数据；根据每帧人脸图像的配准数据和所述目标人脸图像的三维关键点集进行三维重建，得到重建三维人脸图像。
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公开(公告)号：CN111935179B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011012420.3
申请日：2020-09-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书披露一种基于可信执行环境的模型训练方法和装置。在一个实施例中，该方法，包括：从加密训练样本集中获取若干加密目标样本；将所述若干加密目标样本输入可信执行环境，在可信执行环境中对所述加密目标样本解密并将解密后的目标样本输入特征提取模型，得到样本特征；将所述可信执行环境输出的样本特征确定为用于本次迭代的目标样本特征；利用所述目标样本特征对目标模型进行本次迭代训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115660999A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211407930.X
申请日：2022-11-10
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书的实施例提供了一种用于图像数据增强的方法、装置和图像处理系统。在该用于图像数据增强的方法中，获取来自非安全计算环境的待填充图像数据增强指令序列，其中，待填充图像数据增强指令包括图像数据增强操作的类型和用于指示待处理图像的尺寸的待填充字段；针对各个待填充图像数据增强指令，在安全计算环境中根据对应的图像描述信息对该待填充图像数据增强指令的待填充字段进行填充，得到填充完整的图像数据增强指令，其中，图像描述信息根据对来自非安全计算环境的密文图像进行解密后的结果而得到，图像描述信息包括尺寸信息；根据所得到的各个图像数据增强指令对相应的待处理图像进行数据增强处理，得到处理后图像集。
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公开(公告)号：CN113672954B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110956320.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提出了一种特征提取方法、装置和电子设备，其中，上述特征提取方法中，接收模型训练集群发送的数据请求之后，FPGA TEE集群从数据存储服务器上获取预定数量的数据元组，从上述数据元组中解析获得加密的第一密钥，然后与密钥平台进行交互，对上述加密的第一密钥进行解密，获得第一密钥，使用第一密钥对上述数据元组中加密的训练数据进行解密，最后，对解密获得的训练数据进行特征提取，获得上述训练数据对应的特征，将上述特征发送给模型训练集群进行模型训练，从而可以实现在保护数据安全和隐私情况下完成机器学习模型的训练。
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公开(公告)号：CN113672954A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110956320.4
申请日：2021-08-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提出了一种特征提取方法、装置和电子设备，其中，上述特征提取方法中，接收模型训练集群发送的数据请求之后，FPGA TEE集群从数据存储服务器上获取预定数量的数据元组，从上述数据元组中解析获得加密的第一密钥，然后与密钥平台进行交互，对上述加密的第一密钥进行解密，获得第一密钥，使用第一密钥对上述数据元组中加密的训练数据进行解密，最后，对解密获得的训练数据进行特征提取，获得上述训练数据对应的特征，将上述特征发送给模型训练集群进行模型训练，从而可以实现在保护数据安全和隐私情况下完成机器学习模型的训练。
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公开(公告)号：CN111935179A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011012420.3
申请日：2020-09-23
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书披露一种基于可信执行环境的模型训练方法和装置。在一个实施例中，该方法，包括：从加密训练样本集中获取若干加密目标样本；将所述若干加密目标样本输入可信执行环境，在可信执行环境中对所述加密目标样本解密并将解密后的目标样本输入特征提取模型，得到样本特征；将所述可信执行环境输出的样本特征确定为用于本次迭代的目标样本特征；利用所述目标样本特征对目标模型进行本次迭代训练。
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公开(公告)号：CN111161397A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911215540.0
申请日：2019-12-02
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种人脸三维重建方法，获取多帧人脸图像，针对所述多帧人脸图像中的每帧人脸图像，将该帧人脸图像的二维关键点集进行三维映射，并根据三维映射得到的三维关键点集进行采样，得到该帧人脸图像的三维采样点集；从所述多帧人脸图像中选取一帧人脸图像作为目标人脸图像，针对剩余帧人脸图像中的每帧人脸图像，根据该帧人脸图像的三维采样点集和所述目标人脸图像的目标三维人脸数据进行坐标转换，并对坐标转换后的三维采样点集进行配准，得到该帧人脸图像的配准数据；根据每帧人脸图像的配准数据和所述目标人脸图像的三维关键点集进行三维重建，得到重建三维人脸图像。
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