[发明专利]一种面部图像身份去识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种面部图像身份去识别方法，方法包括：从获取的原始图像中提取每个预先选定的面部所在区域中的内容，得到原始面部图像；对于每个原始面部图像，利用预先训练的生成模型，获得该原始面部图像的原始身份特征和原始非身份特征；确定用于代替原始身份特征的目标身份特征；利用生成模型结合原始非身份特征和目标身份特征，得到该原始面部图像对应的目标面部图像；分别用每个目标面部图像的内容，替换该目标面部图像对应的目标区域的内容，得到替换完成的目标图像。应用本发明实施例能够实现在面部图像的身份去识别的同时，完整地保留该面部图像的非身份属性，使得新生成的面部图像能够用于后续的效用。

技术领域

本发明属于隐私保护领域，具体涉及一种面部图像身份去识别方法、装置及电子设备。

背景技术

近年来，网络视觉共享数据发展迅速，但是这些数据可能涉及到大量的个人隐私属性，比如图像中的个人面部身份属性。一方面，人们不希望自己的面部身份属性被泄露，另一方面，作为共享数据，从效用和视觉质量的角度出发，人们又希望保留数据的其他效用与视觉质量，比如用于数据分析、数据展示等。基于该种需求，身份去识别方法应运而生。

现有的身份去识别方法无法将身份特征与非身份特征完全分离，在改变原始面部的身份特征时，会破坏原始面部的属性特征，无法完全保留原始面部中与身份无关的属性特征。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种面部图像身份去识别方法、装置及电子设备。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供了一种面部图像身份去识别方法。

所述面部图像身份去识别方法，包括：

从获取的原始图像中提取每个预先选定的面部所在区域中的内容，得到原始面部图像；其中，所述原始图像包含至少一个面部；

对于每个所述原始面部图像，利用预先训练的生成模型，获得该原始面部图像的原始身份特征和原始非身份特征；

确定用于代替所述原始身份特征的目标身份特征；

利用所述生成模型结合所述原始非身份特征和所述目标身份特征，得到该原始面部图像对应的目标面部图像；

分别用每个目标面部图像的内容，替换该目标面部图像对应的目标区域的内容，得到替换完成的目标图像；其中，所述目标区域为所述目标面部图像对应的原始面部图像的内容，在所述原始图像中所占的区域；

其中，所述生成模型利用样本面部图像的身份替换过程和身份替换后的身份恢复过程进行训练，且训练过程利用身份分类模型和判别模型进行约束。

第二方面，本发明提供了一种面部图像身份去识别装置。

所述面部图像身份去识别装置，包括：

图像获取模块，用于从获取的原始图像中提取每个预先选定的面部所在区域中的内容，得到原始面部图像；其中，所述原始图像包含至少一个面部；

特征获取模块，用于对每个所述原始面部图像，利用预先训练的生成模型，获得该原始面部图像的原始身份特征和原始非身份特征；

特征确定模块，用于确定用于代替所述原始身份特征的目标身份特征；

解码模块，用于利用所述生成模型结合所述原始非身份特征和所述目标身份特征，得到该原始面部图像对应的目标面部图像；

替换模块，用于分别用每个目标面部图像的内容，替换该目标面部图像对应的目标区域的内容，得到替换完成的目标图像；其中，所述目标区域为所述目标面部图像对应的原始面部图像的内容，在所述原始图像中所占的区域；