[发明专利]一种基于风格迁移的隐私人像数据标注方法在审
| 申请号： | 201810940018.8 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109101806A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 尚凌辉;王弘玥;张兆生 | 申请（专利权）人： | 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/32 | 分类号： | G06F21/32;G06F21/62 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于风格迁移的隐私人像数据标注方法。本发明在数据标注之前，采用深度学习的技术方法对待标注的人脸图像进行风格迁移处理。风格迁移处理后的人脸图像，具有与原始人脸图像风格完全不同，但并不影响数据标注准确性的特点。这样可以大大提高人脸图像的数据安全性。该方法对风格迁移处理后的人脸图像数据进行标注，存储标记信息。 | ||
| 搜索关键词： | 标注 迁移 风格 人脸图像 人像数据 隐私 存储标记信息 人脸图像数据 原始人脸图像 数据安全性 数据标注 影响数据 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于风格迁移的隐私人像数据标注方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1、采用深度学习给纹理建模，利用建立的模型来生成图像纹理；步骤2、采用神经网络只提取图像的内容而不包括图像的风格；步骤3、把提取的图像内容与其他图像风格进行合并，生成新风格的图像；步骤4、对新风格的人脸图像进行数据标注；步骤5、存储标记信息。
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