[发明专利]一种基于加密神经网络的手写识别方法有效
| 申请号： | 201910757674.9 | 申请日： | 2019-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN110490128B | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 王薇;刘永双;刘林峰 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V30/32 | 分类号： | G06V30/32;G06F21/60;G06N3/04;G06N3/06;G06N3/08;G06V10/764 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 陈栋智 |
| 地址： | 210012 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于加密神经网络的手写识别方法，包括以下步骤：步骤1：对特征数据和标签数据进行预处理；步骤2：构建深度学习模型，训练超参数；步骤3：同态加密预处理过的数据；步骤4：改进矩阵点乘和激活函数，构建加密神经网络；步骤5：利用加密神经网络进行分类识别，通过将同态加密算法和神经网络模型进行结合，可以实现对数据隐私的保护，防止数据信息的泄露，本方法主要应用于信息安全与人工智能交叉领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 加密 神经网络 手写 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于加密神经网络的手写识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：对特征数据和标签数据进行预处理；/n步骤2：构建深度学习模型，训练超参数；/n步骤3：同态加密预处理过的数据；/n步骤4：改进矩阵点乘和激活函数，构建加密神经网络；/n步骤5：利用加密神经网络进行分类识别。/n
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