[发明专利]一种基于生成对抗网络的情绪差分隐私保护方法有效
| 申请号： | 202010405749.X | 申请日： | 2020-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN111666588B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 牛晓光;徐远卓;沈达;谢璐遥;林青海;陈闯 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F40/284;G06V40/16;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络的情绪差分隐私保护方法，能够对语句和图像进行检索，并改变语句和图像中人物的情绪，从而实现对于情绪主题的隐私保护。该方法能够对情绪隐私保护对象进行类型判别，分为语句保护与图像保护；该方法可对语句保护对象进行分词、情绪识别、构建文本对抗生成网络TextGAN进行语句生成并对情绪再判定，进而实现语句对象的情绪隐私保护；该方法可对图像保护对象进行裁剪、特征提取并降维、表情分类、构建StarGAN进行面部属性编辑并对表情进行再判定，进而生成逼真的面部图像，实现图像主体的情绪隐私保护；该方法具有良好的泛用性和可迁移性，无需依赖额外设备，能够显著地提升隐私保护效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 情绪 隐私 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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