[发明专利]一种具有可解释性的图像隐私检测方法有效
| 申请号： | 202110723826.0 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113378859B | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 张兰;于海阔;李向阳 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/951 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种具有可解释性的图像隐私检测方法，其步骤如下：1.构造隐私分类的数据集；2.抽取数据集图像中所包含的语义信息；3构建数据集图像对应的加权有向图；4.构建图神经网络并基于数据集训练加权有向图的节点的二分类的输出；5.使用训练得到的神经网络确定输入图像的打码像素区域；6.生成隐私规则。本发明基于深度学习理论来提供图像脱敏的自动定位，且能够在物体级别解释隐私分类结果，获得物体级别的隐私规则，从而能提高隐私分类可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 解释性 图像 隐私 检测 方法 | ||
【主权项】：
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