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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利一种人脸图像去识别及复原系统和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：CN113935915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202111181272.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种人脸图像去识别及复原系统和方法是由宋利;曹靖宜;解蓉设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸图像去识别及复原系统和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种个性化且可恢复的人脸去识别系统及方法，获得原始人脸图像或去识别人脸图像的身份特征和属性特征；根据用户设定的密码、隐私保护程度对得到的所述身份特征进行编辑，保护阶段中输入原始人脸图像中抽取出的身份特征计算出去识别人脸身份特征，恢复阶段中输入去识别人脸图像中抽取出的身份特征计算出复原人脸身份特征；根据计算得出的去识别人脸身份特征或复原人脸身份特征和输入的人脸图像抽取出的属性特征，合成对应的去识别人脸图像或复原人脸图像。本发明融合编解码网络结构、多尺度特征融合与身份特征编辑，实现了多样化且可恢复的人脸图像隐私保护。

本发明授权一种人脸图像去识别及复原系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种人脸图像去识别及复原方法，其特征在于，包括：对输入的人脸图像进行特征抽取，得到输入人脸图像相对独立的身份特征和属性特征；所述输入的人脸图像为原始人脸图像或去识别人脸图像；根据用户设定的密码、隐私保护程度对得到的所述身份特征进行编辑，其中包括保护阶段和恢复阶段，所述保护阶段中输入原始人脸图像中抽取出的身份特征计算出去识别人脸身份特征，所述恢复阶段中输入去识别人脸图像中抽取出的身份特征计算出复原人脸身份特征；根据计算得出的去识别人脸身份特征或复原人脸身份特征和输入的人脸图像抽取出的属性特征，合成对应的去识别人脸图像或复原人脸图像，其中，在所述保护阶段，将所述去识别人脸身份特征和输入的原始人脸图像提取出的属性特征合成去识别人脸图像；在所述恢复阶段，将所述复原人脸身份特征和输入的去识别人脸图像提取出的属性特征合成复原人脸图像；所述对输入的人脸图像进行特征抽取，得到输入人脸图像相对独立的身份特征和属性特征，其中，利用身份特征编码器和属性特征编码器提取输入人脸图像的身份特征和属性特征；具体包括：所述身份特征编码器采用人脸识别模型实现，对输入的人脸图像，所述人脸识别模型从最后一个全连接层之前提取特征向量作为身份特征；所述属性特征编码器采用U-Net网络结构，对输入的人脸图像，从U-Net网络解码器部分的第k层提取特征向量k∈n,n表示解码器总层数，构成多级特征图表示属性特征；所述身份特征编码器提取出的身份特征与所述属性特征编码器提取出的属性特征相互解纠缠且彼此独立；在所述保护阶段，输入的人脸图像为原始人脸图像，所述身份特征编码器提取出原始身份特征，将原始身份特征和用户设定的密码、隐私保护程度参数作为输入条件，送入身份特征编辑模块计算出去识别人脸身份特征；在所述恢复阶段，输入的人脸图像为去识别人脸图像，身份特征编码器提取出去识别人脸身份特征，将去识别人脸身份特征和加密过程中用户设定的密码、隐私保护程度参数作为输入条件，送入身份特征编辑模块计算出复原人脸身份特征；在所述保护阶段，所述身份特征编码器提取出原始身份特征，将原始身份特征和用户设定的密码、隐私保护程度参数作为输入条件，送入身份特征编辑模块计算出去识别人脸身份特征，包括：利用所述身份特征编码器提取出输入原始人脸图像的身份特征zid和属性特征zattr；根据用户设定的密码p从预先定义的参考向量库中提取对应的参考向量zr＝fp,其中参考向量库为从训练数据集中随机选取k张人脸图像提取身份特征，取均值并归一化得出，f为用户设定密码与参考向量之间的一对一映射关系；从参考向量zr中分解出与原始身份特征zid正交的部分z90：z90＝zr-zid·fp·zid其中z90与zid构成一组正交基；根据用户设定的隐私保护程度d计算出原始身份特征修改角度θ＝gd，去识别人脸身份特征通过原始身份特征在正交基中旋转得到：znew＝zid·cosθ+z90·sinθ。

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