[发明专利]一种基于自适应差分隐私的人脸图像隐私保护方法

摘要

本发明针对人脸识别模型中基于随机梯度下降的差分隐私算法容易陷入局部最优以及训练过程中梯度受噪声影响较大的缺点，进行了改进，在Adam优化器中引入高斯机制的差分隐私算法，并且设计了针对人脸图像特征的一次幂函数隐私预算分配算法，对差分隐私的隐私预算进行自适应分配，在提高模型精度的同时兼顾了数据的隐私保护。与基于随机梯度下降的差分隐私算法相比，在相同隐私预算下，模型结果具有更好的准确性；在相同的模型准确性下，需要的隐私预算更小，具有更高的隐私保护性。