申请/专利权人：卓世科技(海南)有限公司

申请日：2024-04-19

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118070343B

主分类号：G06F21/62

分类号：G06F21/62;G06V10/25;G06V10/82;G06V20/40;G06V40/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明提供一种大模型数据脱敏方法及系统，涉及数据安全技术领域。所述方法包括：跟踪目标视频的每帧画面中包含人物元素的人物区域；在出现新人物元素时，对当前帧画面中所述人物区域内的人脸进行人脸识别，以及，对当前帧画面中所述人物区域内的标识物进行内容识别；在满足以下至少一项条件的情况下，判断所述人物区域为敏感区域：条件1：人脸识别结果包括敏感人脸；条件2：标识物内容识别结果包括敏感内容；对所述敏感区域内的人脸和标识物进行脱敏处理。本发明能够准确且快捷地确定涉敏人物，提高识别准确率。

主权项：1.一种大模型数据脱敏方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：跟踪目标视频的每帧画面中包含人物元素的人物区域；所述S1包括以下步骤：S11：在上一轮跟踪结束后，通过FasterR-CNN网络识别目标视频中当前首帧画面的人物元素，得到本轮跟踪中各个人物元素的初始元素信息；S12：跟踪后续帧画面中所述人物元素，记录相邻两帧之间的元素信息变化值，直到停止本轮跟踪；所述S12包括以下步骤：S121：将第t帧画面It输入第一卷积网络中，得到第一特征图；S122：将第t+1帧画面It+1输入与所述第一卷积网络结构相同且权重共享的第二卷积网络中，得到第二特征图；S123：将所述第t帧画面It的k个对象元素中心点构成的热点图ht输入与所述第二卷积网络结构相同且权重共享的第三卷积网络中，得到第三特征图；S124：将所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图按位相加后输入PoseResent网络，得到所述第t帧画面It和所述第t+1帧画面It+1的元素信息变化值，所述元素信息变化值包括每个所述对象元素的位移信息、边界框尺寸以及跟踪置信度；S125：根据所述元素信息变化值中的跟踪置信度，判断是否继续本轮跟踪；S2：在出现新人物元素时，对当前帧画面中所述人物区域内的人脸进行人脸识别；S3：在出现新人物元素时，对当前帧画面中所述人物区域内的标识物进行内容识别；S4：在满足以下至少一项条件的情况下，判断所述人物区域为敏感区域：条件1：人脸识别结果包括敏感人脸；条件2：标识物内容识别结果包括敏感内容；S5：对所述敏感区域内的人脸和标识物进行脱敏处理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 卓世科技(海南)有限公司 一种大模型数据脱敏方法及系统

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