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一种基于生成对抗网络的情绪差分隐私保护方法

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。

著录项

  • 公开/公告号CN111666588A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-09-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN202010405749.X

  • 申请日2020-05-14

  • 分类号G06F21/62(20130101);G06F40/284(20200101);G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人罗飞

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2023-06-19 08:16:01

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-23

    授权

    发明专利权授予

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