[发明专利]一种基于区块链和联邦学习的公平人脸属性分类方法有效
| 申请号： | 202310826138.6 | 申请日： | 2023-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN116597498B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 古天龙;王梦圆;李龙;郝峰锐 | 申请（专利权）人： | 暨南大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06N3/0985;G06V10/82;G06F21/60;G06F21/64 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 相黎超 |
| 地址： | 510632 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于区块链和联邦学习的公平人脸属性分类方法，属于计算机视觉技术领域，包括：模型需求者发布联邦学习任务，区块链交易合约向客户端传递联邦学习任务；客户端接收到联邦学习任务后，对局部模型进行训练，并将局部模型参数加密发送给区块链节点；区块链节点验证局部模型参数的公平性，生成客户端信誉，并将验证成功的局部模型参数进行加密，和客户端信誉打包生成新区块；区块链交易合约将新区块广播给其他区块链节点进行验证，中央服务器收集验证成功的局部模型参数并进行聚合，获得全局模型；模型需求者基于全局模型进行人脸属性识别分类。本发明实现了全局模型属性公平的增强，同时维持了人脸属性分类理想的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 区块 联邦 学习 公平 属性 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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