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公开(公告)号：CN114419712A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210067114.2
申请日：2020-05-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , H04N1/44 , G06N20/20 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种保护个人数据隐私的特征提取方法、模型训练方法及硬件。其中，特征提取方法包括：获取呈现有样本对象的多帧图像序列；以非线性转换作为加密方式，对获得的所述多帧图像序列进行特征表示，得到所述样本对象对应多帧图像序列的初始加密特征数据，并在得到所述样本对象对应所述多帧图像序的初始加密特征数据后，删除获得的所述多帧图像序列，其中，所述样本对象对应多帧图像序列的初始加密特征数据用于生成模型训练数据。
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公开(公告)号：CN111414856A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010198211.6
申请日：2020-03-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 赵凯
Abstract: 本说明书实施例提供一种实现用户隐私保护的人脸图像生成方法，该方法包括：首先，获取与目标用户的真实人脸图像对应的真实特征向量，该真实特征向量基于预先训练的人脸识别模型中的特征表示层而确定；接着，将该真实特征向量输入图像生成网络，得到可以识别为该目标用户的虚拟人脸图像。如此，使得无需对刷脸业务中产生的原始人脸图像进行存储，而只需存储识别该原始人脸图像对应的特征向量，就可以实现对刷脸业务的历史回溯，从而大大节省存储空间，降低因直接存储原始人脸图像而带来的用户隐私泄露风险，并带给用户良好的隐私保护体验。
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公开(公告)号：CN111414856B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010198211.6
申请日：2020-03-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 赵凯
Abstract: 本说明书实施例提供一种实现用户隐私保护的人脸图像生成方法，该方法包括：首先，获取与目标用户的真实人脸图像对应的真实特征向量，该真实特征向量基于预先训练的人脸识别模型中的特征表示层而确定；接着，将该真实特征向量输入图像生成网络，得到可以识别为该目标用户的虚拟人脸图像。如此，使得无需对刷脸业务中产生的原始人脸图像进行存储，而只需存储识别该原始人脸图像对应的特征向量，就可以实现对刷脸业务的历史回溯，从而大大节省存储空间，降低因直接存储原始人脸图像而带来的用户隐私泄露风险，并带给用户良好的隐私保护体验。
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公开(公告)号：CN111783803A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010820688.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06K9/46 , G06K9/62 , G06N3/04 , H04N19/182 , H04N19/85
Abstract: 本说明书实施例提供一种实现隐私保护的图像处理方法，采用在终端对隐私图像进行脱敏和压缩处理，在服务端根据脱敏和压缩处理的数据进行图像识别的技术构思，通过终端提取隐私图像的频域特征，并针对频域特征图进行预处理及筛选，自适应地获取更利于用于图像识别的特征图，与单纯的图像压缩相比，提高图像传输过程中的压缩率，并且有效保护数据隐私，降低数据处理量，从而提高图像处理的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553320B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010409389.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种保护个人数据隐私的特征提取方法、模型训练方法及硬件。其中，特征提取方法包括：获取呈现有样本对象的多帧图像序列。以非线性转换作为加密方式，对获得的所述多帧图像序列进行特征表示，得到所述样本对象对应多帧图像序列的初始加密特征数据，其中，所述多帧图像序列呈现的样本对象的特征数据属于所述样本对象的个人数据。对所述样本对象对应多帧图像序列的初始加密特征数据进行集成学习，得到所述样本对象对应的目标加密特征数据，其中，目标加密特征数据可作为模型训练数据。
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公开(公告)号：CN111553320A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010409389.0
申请日：2020-05-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种保护个人数据隐私的特征提取方法、模型训练方法及硬件。其中，特征提取方法包括：获取呈现有样本对象的多帧图像序列。以非线性转换作为加密方式，对获得的所述多帧图像序列进行特征表示，得到所述样本对象对应多帧图像序列的初始加密特征数据，其中，所述多帧图像序列呈现的样本对象的特征数据属于所述样本对象的个人数据。对所述样本对象对应多帧图像序列的初始加密特征数据进行集成学习，得到所述样本对象对应的目标加密特征数据，其中，目标加密特征数据可作为模型训练数据。
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公开(公告)号：CN114093008A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111453095.9
申请日：2021-12-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Inventor： 赵凯
IPC: G06V40/16
Abstract: 本说明书实施例提供了用于人脸识别的方法及装置。在该方法中，获取待识别的人脸图像；对人脸图像进行针对脸部区域的特征提取，以得到脸部视觉特征；对人脸图像进行其他特征提取，以得到非脸部视觉特征；将脸部视觉特征和非脸部视觉特征进行统一编码，以得到针对人脸图像的跨域特征，跨域特征用于表征脸部视觉特征和非脸部视觉特征；利用跨域特征在人脸特征库中进行特征匹配，人脸特征库中包括多组人脸特征，每组人脸特征用于表征一种人脸，每组人脸特征包括脸部视觉特征和非脸部视觉特征；以及根据匹配结果输出人脸识别结果。
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公开(公告)号：CN111310734A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010197393.5
申请日：2020-03-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种保护用户隐私的人脸识别方法和装置，方法包括：第一设备获取人脸图片；所述第一设备利用加密模型，通过卷积处理的方式，将所述人脸图片加密为多通道的第一特征图；所述第一设备对所述第一特征图至少进行压缩处理，得到第二特征图；所述第一设备存储或传输所述第二特征图，以利用第二设备中的识别模型根据所述第二特征图进行人脸识别。能够在不影响人脸识别准确性的基础上，防止隐私泄露。
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公开(公告)号：CN111783803B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202010820688.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , H04N19/182 , H04N19/85
Abstract: 本说明书实施例提供一种实现隐私保护的图像处理方法，采用在终端对隐私图像进行脱敏和压缩处理，在服务端根据脱敏和压缩处理的数据进行图像识别的技术构思，通过终端提取隐私图像的频域特征，并针对频域特征图进行预处理及筛选，自适应地获取更利于用于图像识别的特征图，与单纯的图像压缩相比，提高图像传输过程中的压缩率，并且有效保护数据隐私，降低数据处理量，从而提高图像处理的有效性。
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