[发明专利]训练数据处理方法及设备

说明书

本发明提供一种训练数据处理方法及设备，所述方法包括：获取水印图像和训练数据中的样本图像；对所述水印图像进行处理以隐藏所述水印图像所表达的内容；在所述样本图像中确定写入区域，将所述写入区域的第一通道的色值写入到所述写入区域的第二通道中，并使得写入后的样本图像隐藏被写入的内容；将处理后的水印图像的色值写入到所述写入区域的第一通道中，并使得写入后的样本图像隐藏被写入的内容。

技术领域

本发明涉及机器学习领域，具体涉及一种训练数据处理方法及设备。

背景技术

神经网络的一个重要特性是能够从环境中学习，并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中。神经网络的学习是一个过程，在其所处环境的激励下，相继给网络输入一些样本模式，并按照一定的规则(学习算法)调整网络各层的权值矩阵，待网络各层权值都收敛到一定值，学习过程结束，然后就可以用生成的神经网络对真实数据做分类。

在实际应用场景中，使用特点显著的训练数据可以训练出性能较好的神经网络，采集和整理训练数据(或称为学习集，Learning Set)的工作尤为重要，训练数据无疑是宝贵的无形资产。

保护训练数据，避免他人盗取并训练自己的神经网络模型，是人工智能领域目前面临的一大难题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种训练数据处理方法，包括：

获取水印图像和训练数据中的样本图像；

对所述水印图像进行处理以隐藏所述水印图像所表达的内容；

在所述样本图像中确定写入区域，将所述写入区域的第一通道的色值写入到所述写入区域的第二通道中，并使得写入后的样本图像隐藏被写入的内容；

将处理后的水印图像的色值写入到所述写入区域的第一通道中，并使得写入后的样本图像隐藏被写入的内容。

可选地，在对所述水印图像进行处理的步骤中，采用改变所述水印图像中的至少部分像素点的位置关系的方式隐藏所述水印图像所表达的内容。

可选地，所述对所述水印图像进行处理以隐藏所述水印图像所表达的内容，包括：

获取所述水印图像中的至少部分像素点的坐标值；

利用设定函数根据所述坐标值计算映射坐标值；

利用映射坐标值对应的像素点组成处理后的水印图像。

可选地，所述第一通道和第二通道均为所述样本图像本身具备的通道。

可选地，所述第一通道和第二通道中的一个通道是在执行写入操作前所创建的通道。

可选地，所述第二通道是在执行写入操作前所创建的通道，所述第二通道为阿尔法通道。

可选地，所述水印图像为二值图像。

可选地，所述水印图像的尺寸小于所述样本图像。

可选地，所述样本图像包括前景区域和背景区域，所述写入区域至少部分与所述前景区域重合。

相应地，本发明还提供一种训练数据处理设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行上述训练数据处理方法。