【技术实现步骤摘要】
图像处理、图像识别模型的训练、图像识别的方法和系统
本说明书涉及图像处理领域，特别涉及图像处理、图像识别模型的训练、图像识别的方法和系统。
技术介绍
目前，图像识别技术广泛地应用于各种领域。在相关技术中，图像识别技术已成为认证用户身份的主要手段之一。例如，可以采集人脸图像，可以利用图像识别技术识别人脸对应的用户身份。然而，用于身份识别的图像中通常包含用户个人的敏感信息。如何对图像的敏感信息进行隐私保护，是当前亟需解决的问题。因此，提出一种图像处理、图像识别模型的训练、图像识别的方法和系统，以更好的对图像的敏感信息进行隐私保护。
技术实现思路
本说明书实施例的一个方面提供一种图像处理方法，该方法包括：获取待处理图像数据；对所述待处理图像数据进行分解，获取所述待处理图像数据对应的多个特征图；对所述多个特征图进行处理，获得用于表征所述待处理图像数据的脱敏图像数据；其中，所述处理包括：对所述多个特征图进行筛选，保留其中部分特征图；对筛选后的特征图进行损失处理；对经过损失处理后的特征图进行融合处理，...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，所述方法包括：/n获取待处理图像数据；/n对所述待处理图像数据进行分解，获取所述待处理图像数据对应的多个特征图；/n对所述多个特征图进行处理，获得用于表征所述待处理图像数据的脱敏图像数据；其中，所述处理包括：/n对所述多个特征图进行筛选，保留其中部分特征图；/n对筛选后的特征图进行损失处理；/n对经过损失处理后的特征图进行融合处理，以获取数量少于损失处理后的特征图的一个或多个融合特征图。/n
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，所述方法包括：
获取待处理图像数据；
对所述待处理图像数据进行分解，获取所述待处理图像数据对应的多个特征图；
对所述多个特征图进行处理，获得用于表征所述待处理图像数据的脱敏图像数据；其中，所述处理包括：
对所述多个特征图进行筛选，保留其中部分特征图；
对筛选后的特征图进行损失处理；
对经过损失处理后的特征图进行融合处理，以获取数量少于损失处理后的特征图的一个或多个融合特征图。
2.根据权利要求1所述的方法，所述对筛选后的特征图进行损失处理，包括：
舍弃所述筛选后的特征图中的部分特征图和/或改变所述筛选后的特征图中一张或多张特征图中的元素值。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述待处理图像数据和/或经过损失处理后的特征图确定第一归一化参数；
基于所述第一归一化参数对经过损失处理后的特征图进行第一归一化处理。
4.根据权利要求1或3所述的方法，还包括：
基于一个或多个融合特征图确定第二归一化参数；
基于所述第二归一化参数对一个或多个融合特征图进行第二归一化处理。
5.根据权利要求1所述的方法，所述对经过损失处理后的特征图进行融合处理，以获取数量少于损失处理后的特征图的一个或多个融合特征图，包括：
对多个所述特征图，按照两个或以上特征图为一组的方式进行组合，得到一个或多个组合结果；
对于每个组合结果，将其中的特征图按照预设计算方式进行运算，得到融合特征图。
6.根据权利要求1所述的方法，所述分解基于以下方式进行：
离散余弦变换、傅里叶变换、小波变换或者正交基变换。
7.根据权利要求6所述的方法，基于离散余弦变换对所述待处理图像数据进行分解，获取所述待处理图像数据对应的多个特征图，包括：
对所述待处理图像数据进行局部离散余弦变换，获得多个变换结果；
对所述多个变换结果进行重组，获得所述多个特征图。
8.根据权利要求7所述的方法，所述对所述多个变换结果进行重组包括：
将各变换结果中相同频率位置的值组合得到一个特征图，进而得到对应变换结果中不同频率位置的多个特征图。
9.根据权利要求8所述的方法，所述对筛选后的特征图进行损失处理，包括：
舍弃0频率位置的特征图和/或改变0频率位置的特征图中的元素值。
10.根据权利要求1所述的方法，所述对所述多个特征图进行筛选，保留其中部分特征图，包括：
基于SEnet网络或基于预设选择规则，确定所述多个特征图中的每一个的重要性；
基于所述重要性，舍弃所述多个特征图中的部分。
11.根据权利要求1所述的方法，所述处理还包括：
对经过损失处理后的特征图的顺序随机化；以及
对所述多个融合特征图的顺序随机化。
12.一种图像处理系统，所述系统包括：
第一获取模块，用于获取待处理图像数据；
第二获取模块，用于对所述待处理图像数据进行分解，获取所述待处理图像数据对应的多个特征图；
第一处理模块，用于对所述多个特征图进行处理，获得用于表征所述待处理图像数据的脱敏图像数据；其中，所述处理包括：
对所述多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：王莹桂，郑龙飞，王力，张本宇，
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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