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申请/专利权人：超级视线科技有限公司

摘要：本发明公开一种监控视频图像的隐私保护方法及其装置。方法包括：根据监控原始图像与风格图像，生成第一生成图像与第二生成图像；监控原始图像、风格图像、原始风格迁移模型、第一生成图像、风格原始迁移模型以及第三生成图像形成第一循环链路，并根据风格图像、监控原始图像、风格原始迁移模型、第二生成图像、原始风格迁移模型以及第四生成图像形成第二循环链路；调整初始的监控隐私保护模型中原始风格迁移模型的损失函数、风格原始迁移模型的损失函数、第一循环链路的损失函数以及第二循环链路的损失函数，形成稳定的监控隐私保护模型。根据稳定的监控隐私保护模型，将监控原始图像转换成隐私保护图像。

主权项：1.一种监控视频图像的隐私保护方法，其特征在于，包括：获取风格图像集与监控原始图像集；根据所述监控原始图像集中监控原始图像与所述风格图像集中风格图像，生成第一生成图像与第二生成图像，所述第一生成图像为所述监控原始图像与所述风格图像输入至原始风格迁移模型中获得，所述第二生成图像为所述风格图像与所述监控原始图像输入至风格原始迁移模型中输出获得；根据所述监控原始图像、所述风格图像、所述原始风格迁移模型、所述第一生成图像、所述风格原始迁移模型以及第三生成图像形成第一循环链路，并根据所述风格图像、所述监控原始图像、所述风格原始迁移模型、所述第二生成图像、所述原始风格迁移模型以及第四生成图像形成第二循环链路，所述第三生成图像为所述第一生成图像输入至所述风格原始迁移模型中获得，所述第四生成图像为所述第二生成图像输入至所述原始风格迁移模型中获得；调整初始的监控隐私保护模型中所述原始风格迁移模型的损失函数、所述风格原始迁移模型的损失函数、所述第一循环链路的损失函数以及所述第二循环链路的损失函数，形成稳定的监控隐私保护模型；所述调整初始的监控隐私保护模型中所述原始风格迁移模型的损失函数、所述风格原始迁移模型的损失函数、所述第一循环链路的损失函数以及所述第二循环链路的损失函数，形成稳定的监控隐私保护模型，包括：根据所述监控隐私保护模型的损失函数，调整初始的监控隐私保护模型中所述原始风格迁移模型的损失函数、所述风格原始迁移模型的损失函数、所述第一循环链路的损失函数以及所述第二循环链路的损失函数；其中，所述监控隐私保护模型的损失函数为： X表示所述监控原始图像，Y表示所述风格图像，G表示原始风格生成器网络，DY表示原始风格判别器网络，F表示风格原始生成器网络，DX表示风格原始判别器网络，LGANF，DY，Y，X表示所述原始风格迁移模型的损失函数，LGANF，DX，Y，X表示所述风格原始迁移模型的损失函数，λ为权重参数，表示所述第一循环链路的损失函数，表示所述第二循环链路的损失函数；将所述监控隐私保护模型的损失函数调整至目标平衡点，形成稳定的所述监控隐私保护模型；所述目标平衡点为： 其中，G*表示所述原始风格判别器网络的权重，F*表示所述风格原始生成器网络的权重，min-max函数表示寻找判别器网络，使得输入图像的特征分布与生成器网络的生成分布的差异最大化，且所述输入图像的特征分布与所述生成器网络的生成分布的差异最小化；根据稳定的所述监控隐私保护模型，将所述监控原始图像转换成隐私保护图像。

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