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！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于场景上下文感知的图像隐私预测方法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：CN116310920B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310270840.9，技术领域涉及：G06V20/30；该发明授权一种基于场景上下文感知的图像隐私预测方法是由李红波;李钊;袁霖;高新波设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于场景上下文感知的图像隐私预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像处理技术，特别涉及一种基于场景上下文感知的图像隐私预测方法，包括获取待分享的图像，以及图像的场景上下文信息，即分享该图像时的分享时间、分享地点以及分享目标人群；构建隐私标签预测网络，利用该网络预测待分享图像的隐私标签；构建基于场景上下文感知的跨模态图像隐私预测网络，将待分享图像、图像的隐私标签以图像的场景上下文信息输入该网络，预测图像是否属于隐私图像；本发明预测模型仅需要两个小规模的深度神经网络模型即可完成隐私预测任务，比现有技术效率更高，并且本发明可支持不同用户对于图像隐私的个性化设置。

本发明授权一种基于场景上下文感知的图像隐私预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于场景上下文感知的图像隐私预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 获取待分享的图像，以及图像的场景上下文信息，即分享该图像时的分享时间、分享地点以及分享目标人群； 构建隐私标签预测网络，利用该网络预测待分享图像的隐私标签，隐私标签预测网络进行预测的过程包括： 获取用户对每种标签的敏感程度，若用户认为该标签越隐私则该标签的敏感程度越高； 利用Resnet网络提取用户分享的图像中的图像特征，使用softmax分类器对图像特征进行多标签分类，得到每个标签的置信度； 获取每个标签的置信度与该标签对应的敏感程度相乘的值，将该值超过1对应的标签作为该图像对应的隐私标签； 构建基于场景上下文感知的跨模态图像隐私预测网络，将待分享图像、图像的隐私标签以图像的场景上下文信息输入该网络，预测图像是否属于隐私图像，基于场景上下文感知的跨模态图像隐私预测网络判断图像是否属于隐私图像的过程包括： 基于图像的隐私标签和图像的场景上下文信息，获取表示图像的隐私标签和图像的场景上下文信息之间关联度的亲和矩阵，包括： A＝RaWaRdWdT 其中，A为亲和矩阵；Ra为隐私标签通过word2vec编码后再经过GRU模型处理得到的特征；Rd为场景上下文信息进行sentence2vector模型进行嵌入后得到与隐私标签相同维度的向量；Wα、Wd为映射矩阵； 利用亲和矩阵从图像的隐私标签中提取得到隐私标签的显著信息、从图像的场景上下文信息中提取得到场景上下文信息的显著信息； 将场景上下文信息的隐私配文特征与隐私标签的显著特征融合，得到第一隐私标签信息；将隐私标签的隐私配文特征与场景上下文信息的显著特征融合，得到隐私特征信息； 将第一隐私标签信息与图像的特征基于交叉注意力进行融合，得到第二隐私标签信息； 将图像特征与第二隐私标签信息之间的相似度作为局部相似度，将图像特征与隐私特征信息之间的相似度作为全局相似度，局部相似度和全局相似度的加权相加后作为图像与隐私信息之间的相似度； 按照图像与隐私信息之间的相似度排序，当相似度超过设置阈值则判断该图像属于隐私图像，否则不属于隐私图像。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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”。