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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115937939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211561797.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法是由高尉;袁满杰;邹正;周志华设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法，通过构建明文和密文混合的网络结构来处理部分加密的图像信息，从而大大降低运算开销。同时提出了跨分支连接通道和通道整合层将明文分支的信息传入密文分支，利用知识蒸馏技术让混合加密模型学习性能较好的“Teacher”网络的特征表示，从而保证在加密下性能损失尽可能低。用户可根据需要上传部分加密的图像，将待预测内容上传给机器学习即服务的提供者，而机器学习即服务器的提供者也可以利用本发明中的混合加密模型高效、精确地将预测结果返回给用户。

本发明授权一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种利用同态加密技术的具有隐私保护的人脸识别方法，其特征在于，包括混合加密模型训练步骤和加密人脸预测步骤；所述混合加密模型训练步骤具体为：步骤100，选取一个同态加密方案，并选取一个骨架网络作为混合加密模型的明文网络分支，将骨架网络结构的非多项式部分做修改得到密文网络分支，使选取的同态加密方案支持密文网络分支的预测运算任务；同时在明文分支和密文分支中间添加跨分支连接通道、通道整合层；步骤101，将人脸图像的敏感部分作为密文网络分支的输入，剩余部分作为明文网络分支的输入；步骤102，用骨架网络训练人脸图像，使用知识蒸馏技术让混合加密模型学习训练好的骨架网络的特征表示；步骤103，使用知识蒸馏技术让混合加密模型学习训练好的骨架网络的输出；步骤104，服务端将训练好的混合加密模型用同态加密框架实现并部署在云端；所述加密人脸预测步骤如下：步骤200，用户准备待预测人脸图像；步骤201，用户将待预测人脸图像划分为敏感部分和非敏感部分，并将敏感部分进行同态加密；步骤202，用户将明文密文混合图像数据上传至云端；步骤203，云端混合加密模型对明文密文混合图像数据做预测并将结果返回给用户；步骤204，用户解密得到预测结果。

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