[发明专利]扰动生成方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种扰动生成方法、装置、设备及存储介质，其中，所述方法包括：通过获取第一人物图像和第二人物图像；第一人物图像是基于原始人物图像和初始扰动矩阵确定的人物图像；分别确定第一人物图像的特征信息和第二人物图像的特征信息；基于第一人物图像的特征信息、第二人物图像的特征信息和初始扰动矩阵，对初始扰动矩阵进行更新，得到目标扰动矩阵；其中，目标扰动矩阵用于对待处理人物图像中对象进行加密，加密后的待处理人物图像的特征信息与所述待处理人物图像的特征信息之间的相似度大于预设阈值。

技术领域

本公开涉及但不限于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种扰动生成方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当前网络上存在海量可以随意访问的图像等数据，这些数据(如人物图像等)可能会被采集并用于神经网络模型的训练。为了降低用户隐私泄露的风险，可以在人物图像中加入扰动或噪声等信息。若利用添加了扰动或噪声的人物图像进行神经网络模型的训练，会使得神经网络模型难以准确地提取出添加人物标准的特征，从而扰乱神经网络模型的输出结果，导致难以训练出准确性较高的神经网络模型。但相关技术中，添加的扰动或者噪声后，人物图像中的扰动较明显，影响人物图像的质量。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例至少提供一种扰动生成方法、装置、设备及存储介质。

本公开实施例的技术方案是这样实现的：

一方面，本公开实施例提供一种扰动生成方法，包括：获取第一人物图像和第二人物图像；所述第一人物图像是基于原始人物图像和初始扰动矩阵确定的人物图像；分别确定所述第一人物图像的特征信息和所述第二人物图像的特征信息；基于所述第一人物图像的特征信息、所述第二人物图像的特征信息和所述初始扰动矩阵，对所述初始扰动矩阵进行更新，得到目标扰动矩阵；其中，所述目标扰动矩阵用于对待处理人物图像中对象进行加密，加密后的待处理人物图像的特征信息与所述待处理人物图像的特征信息之间的相似度大于预设阈值。

另一方面，本公开实施例提供一种扰动生成装置，包括：第一获取模块，用于获取第一人物图像和第二人物图像；所述第一人物图像是基于原始人物图像和初始扰动矩阵确定的人物图像；第一确定模块，用于分别确定所述第一人物图像的特征信息和所述第二人物图像的特征信息；更新模块，用于基于所述第一人物图像的特征信息、所述第二人物图像的特征信息和所述初始扰动矩阵，对所述初始扰动矩阵进行更新，得到目标扰动矩阵；其中，所述目标扰动矩阵用于对待处理人物图像中对象进行加密，加密后的待处理人物图像的特征信息与所述待处理人物图像的特征信息之间的相似度大于预设阈值。

再一方面，本公开实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述方法中的部分或全部步骤。

又一方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法中的部分或全部步骤。

又一方面，本公开实施例提供一种计算机程序，包括计算机可读代码，当所述计算机可读代码在计算机设备中运行时，所述计算机设备中的处理器执行用于实现上述方法中的部分或全部步骤。

又一方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机读取并执行时，实现上述方法中的部分或全部步骤。