腾讯科技(深圳)有限公司罗宇辰获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练和身份匿名化方法、装置、设备及存储介质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：CN114936377B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210234385.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权模型训练和身份匿名化方法、装置、设备及存储介质是由罗宇辰;朱俊伟;贺珂珂;储文青;邰颖;汪铖杰设计研发完成，并于2022-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练和身份匿名化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种模型训练和身份匿名化方法、装置、设备及存储介质，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。该方法包括：在目标网络模型中投影模块的目标空间上进行采样，得到N个虚拟身份向量；通过目标网络模型中的属性模块对待处理图像进行处理，得到M个属性向量；将N个虚拟身份向量和M个属性向量输入目标网络模型的融合模块中，得到待处理图像的身份匿名化图像。即本申请在身份匿名化时，通过目标网络模型生成独立虚拟身份，无需去除图像中面部区域，进而提高身份匿名化的保真度和分辨率。
本发明授权模型训练和身份匿名化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 通过目标网络模型中的投影模块，将第一训练图像投影至目标空间，得到N个第一虚拟身份向量，所述N为正整数； 通过所述目标网络模型中的属性模块对第二训练图像进行处理，得到M个属性向量，所述M为正整数； 将所述N个第一虚拟身份向量和所述M个属性向量输入所述目标网络模型的融合模块中，得到所述第二训练图像的身份匿名化图像； 根据所述身份匿名化图像，确定所述目标网络模型的损失，并根据所述损失对所述目标网络模型进行训练； 其中，所述根据所述身份匿名化图像，确定所述目标网络模型的损失，包括： 通过投影参考模块对第三训练图像进行处理，得到N个第二虚拟身份向量，并根据所述N个第一虚拟身份向量和所述N个第二虚拟身份向量，确定身份损失，所述第三训练图像和所述第一训练图像均为第一目标的两张不同的图像，所述投影参考模块与所述投影模块的网络结构相同，且根据所述投影模块进行更新； 根据所述身份匿名化图像和所述身份损失，确定所述目标网络模型的损失。
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