[发明专利]一种基于隐私保护的隐私图像处理方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于隐私保护的隐私图像处理方法，所述方法包括：

获取待识别的包含用户隐私信息的第一图像；

基于对所述第一图像和预设的第二图像的语义理解，采用预设的信息隐写的方式将所述第一图像隐写入所述第二图像中，得到载秘图像，其中，所述载秘图像对应的图像特征与所述第一图像对应的图像特征之间的相似度小于预设第一阈值，所述载秘图像对应的图像特征与所述第二图像对应的图像特征之间的相似度大于预设第二阈值，所述第二阈值不小于所述第一阈值，所述第二图像与所述第一图像不同，所述信息隐写的方式包括通过模型训练得到的相应模型进行信息隐写处理；

将所述载秘图像提供给服务器，以使所述服务器对所述载秘图像中的所述用户隐私信息进行识别处理。

2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：

基于预先训练的图像语义模型分别对所述第一图像和预设的第二图像进行语义理解处理，得到所述第一图像和所述第二图像对应的语义理解信息，所述图像语义模型是基于包含用户隐私信息的第一样本图像和预设的第二样本图像进行模型训练得到；

所述基于对所述第一图像和预设的第二图像的语义理解，采用预设的信息隐写的方式将所述第一图像隐写入所述第二图像中，得到载秘图像，包括：

基于所述第一图像和所述第二图像对应的语义理解信息，采用预设的信息隐写的方式将所述第一图像隐写入所述第二图像中，得到载秘图像。

3.根据权利要求2所述的方法，所述基于所述第一图像和所述第二图像对应的语义理解信息，采用预设的信息隐写的方式将所述第一图像隐写入所述第二图像中，得到载秘图像，包括：

将所述第一图像和所述第二图像对应的语义理解信息，以及所述第一图像和所述第二图像输入到预先训练的信息隐写模型中，以将所述第一图像隐写入所述第二图像中，得到载秘图像，所述信息隐写模型是基于第一样本图像和预设的第二样本图像对应的语义理解信息，以及第一样本图像和所述第二样本图像进行模型训练得到。

4.根据权利要求3所述的方法，所述信息隐写模型对应的损失函数由视觉相似度损失函数、内容损失函数和隐写识别损失函数中的一种或多种确定，所述视觉相似度损失函数由预设的第二样本图像与第一样本图像和所述第二样本图像对应的载秘样本图像构建的多尺度结构相似性指标确定，或由所述第二样本图像与所述载秘样本图像的均方误差MSE确定，或由所述第二样本图像与所述载秘样本图像的峰值信噪比PSNR确定，或由所述第二样本图像与所述载秘样本图像的结构相似性SSIM确定，所述内容损失函数由所述第一样本图像对应的图像特征、所述载秘样本图像的图像特征确定，所述隐写识别损失函数由所述第一样本图像中的用户隐私信息的识别概率和所述第一样本图像对应的图像类别构建的交叉熵损失函数确定，或由所述第一样本图像中识别出的用户隐私信息与所述第一样本图像中包含的用户隐私信息之间的绝对值损失函数确定，或由所述第一样本图像中的用户隐私信息的识别概率的对数损失函数确定，或由所述第一样本图像中识别出的用户隐私信息与所述第一样本图像中包含的用户隐私信息之间的指数损失函数确定。

5.根据权利要求4所述的方法，所述信息隐写模型对应的损失函数由视觉相似度损失函数、内容损失函数和隐写识别损失函数之和的最小值确定，所述信息隐写模型由对抗生成网络模型构建。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，所述基于对所述第一图像和预设的第二图像的语义理解，采用预设的信息隐写的方式将所述第一图像隐写入所述第二图像中，得到载秘图像，包括：

基于预设的加密算法对所述第一图像进行加密处理，得到加密后的所述第一图像，所述加密算法包括同态加密算法、全态加密算法、部分同态加密算法；

基于对加密后的所述第一图像和预设的第二图像的语义理解，采用预设的信息隐写的方式将所述加密后的第一图像隐写入所述第二图像中，得到载秘图像。