【技术实现步骤摘要】
一种基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备
本说明书涉及计算机
，尤其涉及一种基于隐私保护的图像处理方法、装置及设备。
技术介绍
生物识别系统在近年来得到了广泛的应用，而生物识别系统可能导致的隐私泄漏问题也受到了多方面的关注，具体来说，由于搭载生物识别系统的设备会采集、处理、存储和向服务器上传用户的生物信息，基于此生物识别也就出现了用户隐私泄漏的风险。随着对用户隐私监管力度的不断加大，隐私保护的问题越来越受到重视。通常，隐私保护机制可以分为非可逆的隐私保护机制和可逆的隐私保护机制，其中，对于可逆的隐私保护机制，在对某对象(如某数据)进行隐私保护后，仍然可以通过上述隐私保护机制的逆向操作恢复出上述原始的对象，但此隐私保护机制很可能会被破解，从而导致用户隐私泄露；而非可逆的隐私保护机制则可以确保某对象(如某数据)在进行隐私保护后，无法被恢复到上述原始的对象，从而保护用户隐私，但是，由于经过非可逆的隐私保护机制处理的对象无法被恢复到原始的对象，因此，当需要进行舆情排查时无法对上述对象进行恢复和相关的排查工作，从而给企业和用户带来资损。基于此，需要提供一种兼顾安全性和可恢复性并可以进行舆情排查的用户隐私保护方案。
技术实现思路
本说明书实施例的目的是提供一种兼顾安全性和可恢复性并可以进行舆情排查的用户隐私保护方案。为了实现上述技术方案，本说明书实施例是这样实现的：本说明书实施例提供的一种基于隐私保护的图像处理方法，所述方法包括：获取对目标用户进行生物识别的目标图像。确定所述目标图像中...
【技术保护点】
1.一种基于隐私保护的图像处理方法，所述方法包括：/n获取对目标用户进行生物识别的目标图像；/n确定所述目标图像中包含预定隐私信息的隐私区域图像，并基于第一隐私保护算法对所述隐私区域图像进行处理，得到处理后的隐私区域图像，所述第一隐私保护算法为经过所述第一隐私保护算法处理后的数据无法恢复为处理前的数据的隐私保护算法；/n将所述处理后的隐私区域图像和所述目标图像中除所述隐私区域图像外的剩余图像发送给服务器，以使所述服务器对所述处理后的隐私区域图像进行恢复处理，并基于恢复处理后的隐私区域图像和所述剩余图像进行舆情排查处理。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于隐私保护的图像处理方法，所述方法包括：
获取对目标用户进行生物识别的目标图像；
确定所述目标图像中包含预定隐私信息的隐私区域图像，并基于第一隐私保护算法对所述隐私区域图像进行处理，得到处理后的隐私区域图像，所述第一隐私保护算法为经过所述第一隐私保护算法处理后的数据无法恢复为处理前的数据的隐私保护算法；
将所述处理后的隐私区域图像和所述目标图像中除所述隐私区域图像外的剩余图像发送给服务器，以使所述服务器对所述处理后的隐私区域图像进行恢复处理，并基于恢复处理后的隐私区域图像和所述剩余图像进行舆情排查处理。
2.根据权利要求1所述的方法，所述获取对目标用户进行生物识别的目标图像，包括：
获取所述目标用户进行生物识别的预选图像；
对所述预选图像进行质量检测，并根据质量检测结果从所述预选图像中选取满足预设质量条件的预选图像，将选取的预选图像作为对目标用户进行生物识别的目标图像。
3.根据权利要求1或2所述的方法，所述确定所述目标图像中包含预定隐私信息的隐私区域图像，包括：
获取所述目标图像中包含的预定隐私信息所属的初始区域图像；
基于预设的区域扩张机制，在所述目标图像的区域内对所述初始区域图像进行扩张，得到扩张后的初始区域图像，将所述扩张后的初始区域图像作为所述隐私区域图像。
4.根据权利要求1所述的方法，所述基于第一隐私保护算法对所述隐私区域图像进行处理，得到处理后的隐私区域图像，包括：
基于所述隐私区域图像和预先计算的隐私图像均值，确定所述隐私区域图像对应的第一残差；
将所述隐私区域图像对应的第一残差输入到预先训练的StyleGAN模型中，得到所述隐私区域图像对应的图像特征，所述隐私区域图像对应的图像特征用于表征基于所述第一隐私保护算法对所述隐私区域图像进行处理所得到的处理后的隐私区域图像。
5.根据权利要求4所述的方法，所述方法还包括：
获取预设数量的包含预定隐私信息的历史隐私图像；
基于所述预设数量的历史隐私图像计算所述隐私图像均值。
6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
基于第二隐私保护算法对所述剩余图像进行处理，得到处理后的剩余图像，所述第二隐私保护算法为经过所述第二隐私保护算法处理后的数据能够恢复为处理前的数据的隐私保护算法；
所述将所述处理后的隐私区域图像和所述目标图像中除所述隐私区域图像外的剩余图像发送给服务器，包括：
将所述处理后的隐私区域图像和所述处理后的剩余图像发送给服务器。
7.根据权利要求6所述的方法，所述基于第二隐私保护算法对所述剩余图像进行处理，得到处理后的剩余图像，包括：
基于所述剩余图像和预先计算的非隐私图像均值，确定所述剩余图像对应的第二残差；
对所述剩余图像对应的第二残差进行预设的第一行列变换，以对所述剩余图像进行处理，得到处理后的剩余图像。
8.根据权利要求6所述的方法，所述第二隐私保护算法包括基于混沌系统的图像加密算法。
9.一种基于隐私保护的图像处理方法，所述方法包括：
接收终端设备发送的对目标用户进行生物识别的目标图像中包含的第一图像和第二图像，所述第一图像为所述目标图像中包含预定隐私信息的隐私区域图像，且为通过第一隐私保护算法进行处理后得到的隐私区域图像，所述第一隐私保护算法为经过所述第一隐私保护算法处理后的数据无法恢复为处理前的数据的隐私保护算法，所述第二图像基于所述目标图像中除所述隐私区域图像外的剩余图像确定；
对所述第一图像进行恢复处理，以恢复所述目标图像中的隐私区域图像，得到恢复后的隐私区域图像，并基于所述恢复后的隐私区域图像和所述第二图像生成所述目标图像对应的恢复图像。
10.根据权利要求9所述的方法，所述第二图像为基于第二隐私保护算法对所述剩余图像进行处理后得到的处理后的剩余图像，所述第二隐私保护算法为经过所述第二隐私保护算法处理后的数据能够恢复为处理前的数据的隐私保护算法，所述方法还包括：
对所述第二图像进行恢复处理，以恢复所述目标图像中的所述剩余图像，得到恢复后的剩余图像；
所述基于所述恢复后的隐私区域图像和所述第二图像生成所述目标图像对应的恢复图像，包括：
基于所述恢复后的隐私区域图像和所述恢复后的剩余图像进行图像拼接，生成所述目标图像对应的恢复图像。
11.根据权利要求10所述的方法，所述第二图像为基于所述剩余图像和预先计算的非隐私图像均值确定所述剩余图像对应的第二残差，并对所述剩余图像对应的第二残差进行预设的第一行列变换后得到的所述处理后的剩余图像，
所述对所述第二图像进行恢复处理，以恢复所述目标图像中的所述剩余图像，得到恢复后的剩余图像，包括：
对所述第二图像进行预设的第二行列变换，得到所述剩余图像对应的第二残差，所述第二行列变换为所述第一行列变换的逆变换；
基于所述剩余图像对应的第二残差和预先计算的非隐私图像均值，确定所述恢复后的剩余图像。
12.根据权利要求11所述的方法，所述第一图像为基于预先训练的StyleGAN模型确定，
所述对所述第一图像进行恢复处理，以恢复所述目标图像中的隐私区域图像，得到恢复后的隐私区域图像，包括：
将所述第一图像和预先计算的隐私图像均值输入到预先训练的StyleGAN模型中，以恢复所述目标图像中的隐私区域图像，得到恢复后的隐私区域图像。
13.根据权利要求12所述的方法，所述方法还包括：
获取第一预设数量的包含预定隐私信息的历史隐私图像，并基于所述第一预设数量的历史隐私图像计算所述隐私图像均值，将所述隐私图像均值提供给所述终端设备；和/或，
获取第二预设数量的不包含所述预定隐私信息的历史图像，并基于所述第二预设数量的历史图像计算所述非隐私图像均值，将所述非隐私图像均值提供给所述终端设备。
14.根据权利要求9所述的方法，所述方法还包括：
基于所述目标图像对应的恢复图像进行舆情排查处理；和/或，
基于所述目标图像对应的恢复图像对预定的待训练模型进行训练。
15.一种基于隐私保护的图像处理方法，所述方法包括：
获取对目标用户进行生物识别的目标图像；
确定所述目标图像中包含预定隐私信息的隐私区域图像，并基于第一隐私保护算法对所述隐私区域图像进行处理，得到处理后的隐私区域图像，所述第一隐私保护算法为经过所述第一隐私保护算法处理后的数据无法恢复为处理前的数据的隐私保护算法，所述第一隐私保护算法为无监督学习算法；
将所述处理后的隐私区域图像和所述目标图像中除所述隐私区域图像外的剩余图像发送给服务器，以使所述服务器对所述处理后的隐私区域图像进行恢复处理，并基于恢复处理后的隐私区域图像和所述剩余图像进行舆情排查处理。
16.一种基于隐私保护的图像处理装置，所述装置包括：
图像获取模块，获取对目标用户进行生物识别的目标图像；
隐私区域确定模块，确定所述目标图像中包含预定隐私信息的隐私区域图像，并基于第一隐私保护算法对所述隐私区域图像进行处理，得到处理后的隐私区域图像，所述第一隐私保护算法为经过所述第一隐私保护算法处理后的数据无法恢复为处理前的数据的隐私保护算法；
图像数据发送模块，...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹佳炯，李亮，丁菁汀，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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