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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利对抗性妆容生成的人脸图像隐私保护方法、设备、存储介质及程序产品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：CN119152076B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410892374.2，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权对抗性妆容生成的人脸图像隐私保护方法、设备、存储介质及程序产品是由李蕊伶;金小刚设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本对抗性妆容生成的人脸图像隐私保护方法、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对抗性妆容生成的人脸图像隐私保护方法、设备、存储介质及程序产品。本发明首先训练了一个能够将参考妆容进行更精细迁移的妆容迁移模型，利用该模型将参考妆容迁移至待保护人脸图像上，然后将待保护图像进行编码，利用该编码微调生成器重新生成带有参考妆容的待保护人脸图像，最后，通过向待保护人脸图像编码中引入对抗性并生成带有对抗性妆容的人脸图像，实现了一种对抗性妆容生成的人脸隐私保护模型和方法，从而能够在生成自然且高质量的对抗性妆容样本质量的同时，让经过处理的人脸图像在人脸验证的应用场合中较高的保护成功率。

本发明授权对抗性妆容生成的人脸图像隐私保护方法、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种对抗性妆容生成的人脸图像隐私保护方法，其特征在于，包括： 收集有妆容和无妆容的人脸图像并进行人脸对齐，得到数据集LC； 根据数据集LC中人脸图像的人脸密集特征点对人脸进行仿射变换，得到数据集AF； 提取数据集LC中无妆容的人脸图像xs和参考图像yr的分割解析图像parses和parser，得到人脸解析数据集FP；参考图像yr为有妆容的人脸图像； 利用LC、AF和FP三个数据集训练妆容迁移生成器模型，将参考图像yr的妆容迁移至人脸图像xs，得到妆容迁移后的图像xr； 将人脸图像xs进行编码获取潜在编码ws，微调生成器GDC将人脸图像xs的潜在编码ws映射至妆容迁移后的图像xr，得到生成的妆容图像xgr； 对于任一需要隐私保护的无妆容人脸图像，固定训练后的微调生成器GDC，以微调生成器GDC的生成图像和选定的目标人脸图像zt的分布距离最小化为目标，基于训练总损失项Ltotal2训练需要隐私保护的无妆容人脸图像的潜在编码并将其更新为混合潜在编码wmix，将混合潜在编码wmix输入训练后的微调生成器GDC，生成具有隐私保护功能的对抗性妆容人脸图像； Ltotal2＝Ladv+Llatent+Lmakeup 其中，Ladv是计算微调生成器GDC的生成图像和目标人脸图像zt分布距离的对抗损失项，Llatent是计算需要隐私保护的无妆容人脸图像的潜在编码和目标人脸图像zt的潜在编码wt的L2范式的潜在编码损失项，Lmakeup是计算微调生成器GDC的生成图像和妆容迁移后的图像xr区域直方图匹配损失的妆容损失项。

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