[发明专利]保护隐私的表情识别模型训练方法及表情识别方法及装置有效
| 申请号： | 202110566847.6 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113255517B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王上飞;梁聪;陈小平 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 张静 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种保护隐私的表情识别模型训练方法及表情识别方法及装置，包括：通过高分辨率图像和相对应的表情标签、隐私标签对高分辨率编码器进行优化训练，从而得到具备从高分辨率图片中分解出表情特征和隐私特征的能力的高分辨率编码器，并且分解出的表情特征不携带隐私信息。利用高分辨率编码器分解出的表情特征和低分辨率图片对低分辨率编码器进行训练，这样得到的低分辨率编码器从低分辨率图像中分解出的低分辨率特征只包含表情特征且不携带隐私信息；最后将低分辨率编码器输出的低分辨率特征作为第二训练样本对所述低分辨率表情识别器进行训练。由此，通过训练后的表情识别模型在实现了表情识别的同时，也保障了用户的隐私安全。 | ||
| 搜索关键词： | 保护 隐私 表情 识别 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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