【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视觉和人工智能，尤其涉及一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法与系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、随着物联网、人工智能以及数据隐私保护技术的不断发展，多端协同下的隐私保护已成为一个关键研究和应用领域。在多设备、多节点的协同场景中，如智能家居、智慧城市、物联网和车联网，数据的采集、传输和分析需要兼顾高效协同与隐私安全。
3、智能家居中的扫地机器人、户外作业的机器狗或者低空作业的无人机群等一系列作业机器人，近年来得到了广泛的应用和发展，它结合了多种技术，包括人工智能、传感器技术、机器人导航系统和物联网技术。以扫地机器人为例，不同用户端可以通过语音指令控制扫地机器人清扫指定区域，扫地机器人使用摄像头收集环境数据（如房间图像、家具摆放情况等）来进行导航和识别，但这些图像可能包含敏感的用户隐私数据（如家居布置、个人物品），因此不能将用户私有数据统一收集或者上传到云端进行处理。受联邦学习的启发，不同用户的扫地机器人通过联邦学习协同训练出一个语音...
【技术保护点】
1.一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，对本地原型和本地跨模态检索模型进行同态加密时，采用BFV同态加密方法。
3.如权利要求1所述的一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，对本地原型和本地跨模态检索模型进行同态加密时，选择安全的加密参数，包括模数、多项式度的大小和噪声参数，生成公钥pk，使用公钥pk对本地原型进行加密，使用公钥pk对本地哈希模型权重进行加密。
4.如权利要求1所述的一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其...
【技术特征摘要】
1.一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，对本地原型和本地跨模态检索模型进行同态加密时，采用bfv同态加密方法。
3.如权利要求1所述的一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，对本地原型和本地跨模态检索模型进行同态加密时，选择安全的加密参数，包括模数、多项式度的大小和噪声参数，生成公钥pk，使用公钥pk对本地原型进行加密，使用公钥pk对本地哈希模型权重进行加密。
4.如权利要求1所述的一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，全局加密模型的聚合公式为：
5.如权利要求1所述的一种多端协同的联邦在线跨媒体匹配方法，其特征在于，每一轮本地跨模态检索模型训练时的目标函数为：
6.如权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴波，朱广泽，朱津欣，康潇，刘新锋，张立伟，聂秀山，尹义龙，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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