基于差分隱私的面部圖像安全傳播方法研究
所屬分類:技術論文
上傳者:wwei
文檔大?。?span>1716 K
標簽: 差分隱私 人臉識別 特征嵌入
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文檔介紹:人臉數據蘊含豐富身份信息,其隱私泄露問題備受關注。傳統差分隱私方法直接對像素或特征向量整體添加噪聲,導致識別性能下降且缺乏可解釋性。為此,提出一種新型差分隱私方法,將特征嵌入向量結合分類方法設計,創新性地將響應數據轉換為徑向半徑與切向角度兩種形式,更好適配分類中的角度與距離度量。在此基礎上,構建了基于角度與半徑的差分隱私噪聲生成機制,并通過差分隱私組合定理定義隱私預算并進行數學證明。此外,設計了隱私圖像生成方法,通過優化評價函數實現隱私性與可用性的平衡。實驗結果基于三個公開數據集,表明所提方法在徑向與切向方向的組合應用中表現優異,在相同隱私預算下顯著提升了識別性能。該方法實現了隱私保護與分類可用性的兼顧,并在解釋性與性能上展現出顯著優勢。
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