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龙图腾网获悉安顺职业技术学院申请的专利一种身份不变性保持的行人重识别匿名化隐私保护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：CN120544285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510582457.6，技术领域涉及：G06V40/50；该发明授权一种身份不变性保持的行人重识别匿名化隐私保护方法是由许缓缓;高丹;凃红玲设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种身份不变性保持的行人重识别匿名化隐私保护方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种身份不变性保持的行人重识别匿名化隐私保护方法，该方法构建包含匿名化图像生成模块和身份保留模块的框架：利用传统方法生成的脱敏图像作为初始隐私保护监督，通过匿名化生成器将原始行人图像转换为全身匿名图像，通过对抗损失与L1损失约束生成图像的隐私合规性；身份保留模块挖掘出具有相同身份的所有图像的内在关系，采用AGW基线模型作为ReID模型，通过联合输入原始图像与匿名化图像，集成身份分类损失、中心损失和加权正则化三元组损失进行联合训练。通过迭代优化匿名化生成器与ReID模型的联合目标函数，最小化匿名化对ReID性能的影响。其生成的匿名化图像在保护行人隐私的同时，显著提升ReID任务的首位命中率和准确率。

本发明授权一种身份不变性保持的行人重识别匿名化隐私保护方法在权利要求书中公布了：1.一种身份不变性保持的行人重识别匿名化隐私保护方法，其特征在于，包括如下步骤： 构建匿名化框架，所述框架包括匿名化图像生成模块和身份保留模块； 利用传统方法生成的脱敏图像作为初始隐私保护监督，通过匿名化生成器将原始行人图像转换为全身匿名图像； 通过所述身份保留模块挖掘同一身份图像的内在关系，在匿名化过程中保留身份不变特征，联合训练匿名化生成器与行人重识别ReID模型，以最小化匿名化对ReID性能的影响； 其中，所述匿名化图像生成模块基于条件对抗网络GAN构建，通过对抗训练学习原始图像到匿名化图像的映射关系，所述身份保留模块通过联合优化ReID模型的身份相关损失，确保匿名化图像的身份特征与原始图像一致； 所述匿名化图像生成模块采用pix2pix框架，包括生成器和判别器，所述生成器配置为将原始图像映射至匿名化图像，所述判别器配置为区分真实监督图像与生成的匿名化图像，并通过以下对抗损失函数进行训练： ； 其中，n为批量训练样本数； 所述身份保留模块采用AGW基线模型作为ReID模型，所述ReID模型的损失函数集成身份分类损失、中心损失和加权正则化三元组损失，并通过混合输入原始图像与匿名化图像进行联合训练，总损失函数为： ； 其中，为原始图像的AGW损失，为匿名化图像的AGW损失。

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