买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利一种人脸验证隐私保护方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116311439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310198027.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸验证隐私保护方法和装置是由孙军梅;潘振雄;李秀梅;姚茂群设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸验证隐私保护方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种人脸验证隐私保护方法和装置。向扰动迁移网络T载入经过本发明优化后的模型参数，能够根据不同用户的不同待保护人脸图像，生成对应的隐私保护图像对抗样本，通过上传隐私保护图像对抗样本至社交平台，即使经过平台的图像压缩处理，被未经授权的恶意第三方抓取后也无法进行有效的信息处理活动，从而保障了图像分享服务过程中用户的隐私安全。本发明方法生成的隐私保护对抗样本真实自然，通过用户端和服务器端的两阶段协同生成框架，保证服务器端在构造对抗样本的过程不需要获取用户原始图像，有效避免了用户图像在服务器端可能发生的信息泄露问题，增强了隐私保护过程本身的安全性。

本发明授权一种人脸验证隐私保护方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种人脸验证隐私保护方法，其特征在于所述方法包括以下步骤： 步骤一、用户端获取待保护的人脸图像xo并对其进行预处理，得到预处理后的原始人脸图像x；数据集中选取与原始人脸图像x属于同一对象的另一张人脸图像，作为注册人脸图像xe，以便进行人脸验证任务； 步骤二、用户端将原始人脸图像x输入到本地人脸识别模型fθ中，提取原始人脸图像x的特征向量信息，得到原始人脸图像x对应的特征向量fθx； 步骤三、用户端对特征向量fθx使用梯度攻击方法进行梯度攻击，以最大化用户端损失函数Lu为目标,即argmaxLufθx+so,fθxe，使得本地人脸识别模型fθ无法根据特征向量fθx+so和fθxe进行正确人脸验证，经梯度攻击方法进行梯度攻击后得到梯度扰动so； 所述梯度攻击方法获得梯度扰动so的计算过程如下式1所示： 式中θ表示本地人脸识别模型fθ的模型参数，ε表示生成的梯度扰动so在L∞空间下的扰动范围内，sign·表示符号函数，Lu·表示衡量原始人脸图像x和注册人脸图像xe的特征向量之间距离的用户端损失函数；n表示迭代次数； 步骤四、将梯度扰动so上传至服务器端，通过扰动迁移网络T学习对应于服务器端目标人脸识别模型fθ'的对抗扰动s；其过程可描述为： s＝Tso2 步骤五、将服务器端的对抗扰动s传回至用户端，对抗扰动s与原始人脸图像x相加得到隐私保护图像xp＝x+s； 步骤六、对添加对抗扰动s后的隐私保护图像xp进行高斯滤波操作，得到Gxp； 步骤七、根据Gxp和注册人脸图像xe在目标人脸识别模型下fθ'的特征向量之间的总损失L进行优化训练； 步骤八、训练完成后，向扰动迁移网络T载入训练最终得到的模型参数Tθ； 步骤九、根据用户端用户提供的待保护人脸图像xo，重复步骤一至五，得到隐私保护图像xp。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州师范大学，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区余杭塘路2318号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。