[发明专利]基于关键区域动态分析的图片隐私风险预测方法与系统、模型训练方法与系统在审
| 申请号： | 202111588774.7 | 申请日： | 2021-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114419354A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 曹娟;杨光;盛强;亓鹏;李锦涛;谢添 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F21/62 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于关键区域动态分析的图片隐私风险预测模型训练方法，包括以下步骤：提取训练数据集中的图片的初步特征；将所述初步特征进行聚类以获得所述图片的多个关键区域及其特征；基于所述多个关键区域的特征，利用神经网络学习所述图片的多个关键区域的相关性矩阵；根据所述相关性矩阵融合所述多个关键区域的特征以获得所述图片的融合特征；基于所述融合特征预测所述图片的隐私风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 关键 区域 动态 分析 图片 隐私 风险 预测 方法 系统 模型 训练 | ||
【主权项】：
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