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公开(公告)号：CN118036062A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410072746.7
申请日：2024-01-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F21/62 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供一种基于对抗样本的通用可迁移人脸隐私图像抗检索方法，包括：采集公开人脸数据集，对公开人脸数据集进行划分得到划分人脸数据集，对划分人脸数据集进行预处理得到预处理后人脸图像；将预处理后人脸图像输入深度哈希检索模型得到哈希码，利用投票算法处理哈希码得到不同集群的哈希中心码、子哈希中心码和总哈希中心码；采用元学习思想，计算不同子任务梯度和对应的不同子任务扰动；基于不同的子任务扰动，计算主任务梯度；将不同子任务梯度和主任务梯度进行相加得到最终梯度，采用最终梯度更新通用迁移扰动。本发明生成对整个数据集通用的对抗样本，能将通用对抗样本迁移到黑盒模型，具有很强的泛化能力，为隐私图像的保护提供便捷。
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