[发明专利]一种面向深度学习神经网络进行图像识别的图像保护方法有效
| 申请号： | 202010211679.4 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111476865B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 兰云飞;闫文添;吴振豪;高健博;李青山;陈钟 | 申请（专利权）人： | 北京国信云服科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/00 | 分类号： | G06F21/00;G06T11/60;G06V10/70;H04N1/44;G06N3/02 |
| 代理公司： | 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 | 代理人： | 李珉 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向深度学习神经网络进行图像识别的图像保护方法，涉及工智能信息安全技术领域。该方法包括有目标误导的保护和无目标误导的保护，首先采集图像数据或使用现有数据作为训练数据集，并对训练数据集中的数据图像进行预处理，将原始图像转为深度学习图像分类器模型接受的输入格式；再根据原始图像大小确定相框大小；最后在确定的相框大小下，利用训练数据生成相框，并将预处理后的图像放到相框中，实现对图像的加密。本发明方法得到的加密图像用户可以轻易分辨出图像内容，具有更好的用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 深度 学习 神经网络 进行 图像 识别 保护 方法 | ||
【主权项】：
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