首页> 中国专利> 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

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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN114419354A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN202111588774.7

  • 申请日2021-12-23

  • 分类号G06V10/762;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;G06F21/62;

  • 代理机构北京律诚同业知识产权代理有限公司;

  • 代理人祁建国

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2023-06-19 15:07:06

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06V10/762 专利申请号:2021115887747 申请日:20211223

    实质审查的生效

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号