[发明专利]基于生成式对抗网络脸部隐私保护方法

摘要

本发明的基于生成式对抗网络脸部隐私保护方法，其特征在于：在工作站和机器人平台中都分别加载基于生成对抗网络的人脸去识别方法，并且在工作站上训练特征模型W；当机器人平台上的照相机捕获脸部图像时，对需隐私保护的脸部图像，机器人平台应用基于生成对抗网络的人脸识别方法进行脸部去识别，保护脸部图像的隐私特征，确保用户的视觉隐私不受侵犯。所述基于生成对抗网络的人脸识别方法，包含1个改进U‑Net网络的生成器G和2个判别器D1、D2，其中判别器与生成器由卷积层，残差块和自注意力层组成。本发明具有能减少或消除训练过程中模式崩溃和过度拟合的问题，提高生成图像质量，并在视觉上保护图像的隐私的特点。