一种图像脱敏方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及图像处理技术领域，提供了一种图像脱敏方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取原始图像，对原始图像进行特征提取，得到全局特征图；基于预设的米字型多头自注意力机制，捕获全局特征图的细节特征信息，生成目标物体的注意力特征图，其中，米字型多头自注意力机制包括横向注意力分支、竖向注意力分支、第一对角线注意力分支和第二对角线注意力分支；将原始图像和注意力特征图输入对抗生成网络，获得脱敏图像，不仅能够精准地捕捉到图像中的敏感物，且计算效率较高，同时，对敏感物的识别精确度较高，且图像的脱敏效果好。且图像的脱敏效果好。且图像的脱敏效果好。

【技术实现步骤摘要】
一种图像脱敏方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种图像脱敏方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机通信以及互联网技术的不断发展，用户在交互信息的过程中可能会涉及到在线展示图片/照片/视频，或者上传图片/照片/视频等操作。其中，这些图片/照片/视频中可能会包含一些用户不希望被对方看到的敏感物(比如，某个人的人脸、有人物的海报、贴身衣物等)。
[0003]相关技术，大多数是通过删除这部分图片/照片/视频的方式来解决上述技术问题。虽然直接删除这部分图片/照片/视频可以保护用户的隐私安全，但是却很可能会因此流失很多有效的交互信息资源。另外，还有一些通过对这部分图片/照片/视频中所涉及的敏感物进行脱敏处理来解决上述技术问题。但是，现有的图像脱敏方法仍存在难以精准捕捉敏感物、计算效率低，且对敏感物的识别精确度较低的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本公开实施例提供了一种图像脱敏方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决现有技术中的图像脱敏方法仍存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像脱敏方法，其特征在于，包括：获取原始图像，对所述原始图像进行特征提取，得到全局特征图；基于预设的米字型多头自注意力机制，捕获所述全局特征图的细节特征信息，生成目标物体的注意力特征图，其中，所述米字型多头自注意力机制包括横向注意力分支、竖向注意力分支、第一对角线注意力分支和第二对角线注意力分支；将所述原始图像和所述注意力特征图输入对抗生成网络，获得脱敏图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像和所述注意力特征图输入对抗生成网络，获得脱敏图像，包括：将所述原始图像和所述注意力特征图输入生成器，得到复原图像；将所述原始图像和所述复原图像，或者所述原始图像和所述注意力特征图输入判别器，输出判别结果；当所述判别结果符合预设的输出条件时，对所述复原图像进行上采样，获得脱敏图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的米字型多头自注意力机制，捕获所述全局特征图的细节特征信息，生成目标物体的注意力特征图，包括：对所述全局特征图进行一次细节特征捕获，得到第一注意力特征图；对所述第一注意力特征图进行二次细节特征捕获，得到第二注意力特征图；对所述第二注意力特征图进行三次细节特征捕获，得到第三注意力特征图；对所述第三注意力特征图进行四次细节特征捕获，得到目标物体的注意力特征图。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述全局特征图进行一次细节特征捕获，得到第一注意力特征图，包括：将所述全局特征图输入所述横向注意力分支，计算得到横向自注意力；将所述全局特征图输入所述竖向注意力分支，计算得到竖向自注意力；将所述全局特征图输入所述第一对角线注意力分支，计算得到第一对角线自注意力；将所述全局特征图输入所述第二对角线注意力分支，计算得到第二对角线自注意力；将所述横向自注意力、竖向自注意力、第一对角线自注意力和第二对角线自注意力进行拼接，得到第一注意力特征图。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述全局特征图输入所述横向注意力分支，计算得到横向自注意力，包括：将所述全局特征图的线性特征投影到所述米字型多头自注意力机制的K个头，得到投影矩阵，其中，K为不等于0的偶数；将所述全局特征图划分成不重叠的多个等宽横向区域，其中，每个所述等宽横向区域携带有宽度标签；根据所述投影矩阵和所述多个等宽横向区域，计算得到横向自注意力。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像和所述注意力特征图输入生成器，得到复原图像，包括：将所述注意力特征图进行不同尺度的卷积下采样处理，得到多个不同尺度的卷积特征图；将所述多个不同尺度的卷积特征图均处理成与所述注意力特征图的图像大小一致的恢复特征图；
将属于同一尺度的卷积特征图和恢复特征图进行拼接后，再经反卷积处理，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：石雅洁，
申请(专利权)人：深圳集智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：