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龙图腾网获悉徐州工业职业技术学院申请的专利基于深度学习的人脸图像数据加密方法及系统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：CN120822225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411712224.5，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于深度学习的人脸图像数据加密方法及系统是由葛夫夫;吕鑫鑫设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的人脸图像数据加密方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及人脸图像数据加密技术领域，其具体地公开了一种基于深度学习的人脸图像数据加密方法及系统，其采用基于深度学习的数据分析和处理技术来对多个二值图像进行连通域分析，并对分析得到的多个二值图像连通域特征的集合进行特征排列和嵌入编码，接着对各个连通域特征嵌入编码特征进行内核动态聚合，同时提取待处理二值图像的连通域特征嵌入编码特征，以此根据待处理特征和连通域特征内核聚合特征之间的响应特征来智能地得到所述待处理二值图像对应的赋值集合尺寸推荐解码值。这样，可以根据不同图像的具体内容和特征，智能地推荐并动态调整赋值集合尺寸，从而提高加密的灵活性和适应性。

本发明授权基于深度学习的人脸图像数据加密方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的人脸图像数据加密方法，包括：将RGB人脸图像分解为三个单通道图像并将每个单通道图像转换为多个双比特图像；创建每个双比特图像的二值图像以得到多个二值图像；计算所述多个二值图像中的每个二值图像的赋值集合尺寸；基于预设安全密钥和混沌映射模型得到混沌序列，并根据所述混沌序列置乱所述RGB人脸图像中的灰度值序列以得到置乱序列；按照所述每个二值图像的赋值集合尺寸对所述置乱序列进行划分以得到每个二值图像的赋值集合，并对所述每个二值图像中的白色像素点进行赋值；将每个单通道图像中的各个所述双比特图像的多个赋值后的二值图像进行组合叠加以得到加密后的人脸图像；其特征在于，计算所述多个二值图像中的每个二值图像的赋值集合尺寸，包括： 对所述多个二值图像进行连通域分析以得到多个二值图像连通域特征的集合； 对将所述多个二值图像连通域特征的集合中的每个二值图像连通域特征的集合进行特征排列和嵌入编码以得到多个连通域特征嵌入编码向量； 对所述多个连通域特征嵌入编码向量进行动态特征力场内核聚合以得到连通域特征内核聚合表征向量； 从所述多个连通域特征嵌入编码向量中提取待处理二值图像的连通域特征嵌入编码向量； 计算所述待处理二值图像的连通域特征嵌入编码向量与所述连通域特征内核聚合表征向量之间的响应特征，并基于所述响应特征，得到所述待处理二值图像对应的赋值集合尺寸推荐解码值。

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徐州工业职业技术学院，其通讯地址为：221005 江苏省徐州市鼓楼区襄王南路1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”。

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