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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于局部定向对抗攻击的人脸隐私保护方法和装置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：CN116844203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310702762.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于局部定向对抗攻击的人脸隐私保护方法和装置是由王总辉;杨勇;纪守领设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部定向对抗攻击的人脸隐私保护方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部定向对抗攻击的人脸隐私保护方法和装置，包括：采集人脸图像并预处理后作为真人脸图像，以面部特征为依据进行图像分割，生成局部区域图像；基于真人脸图像训练多个人脸属性分析模型并搭建人脸属性定位器，利用人脸属性定位器确定重点局部区域图像；搭建基于GAN的局部定向攻击模型，其中生成器用于对重点局部区域图像添加噪声，定向扰动模块用于对生成器产生的噪声进行定向修正得到定向扰动，基于定向扰动生成伪人脸图像，判别器用于对真人脸图像和伪人脸图像进行真伪判别；将优化后的局部定向攻击模型生成的定向扰动以补丁形式嵌入到人脸图像中，基于人脸保护图像进行人脸属性检测能够实现人脸隐私保护。

本发明授权基于局部定向对抗攻击的人脸隐私保护方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于局部定向对抗攻击的人脸隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集人脸图像并进行对齐裁剪预处理后作为真人脸图像，以面部特征为依据进行图像分割，生成局部区域图像； 基于真人脸图像训练多个人脸属性分析模型，使各模型达到预设的分类准确率，利用训练好的多个人脸属性分析模型搭建人脸属性定位器，利用人脸属性定位器对局部区域图像进行打分，选择最佳的重点攻击区域得到重点局部区域图像； 搭建基于GAN的局部定向攻击模型，包括生成器、定向扰动模块以及判别器； 其中，生成器用于对重点局部区域图像添加噪声； 定向扰动模块通过计算人脸属性分析模型的反向梯度设计，用于对生成器产生的噪声进行定向修正得到定向扰动，基于定向扰动生成伪人脸图像，包括：将训练好的人脸属性分析模型作为恶意检测人脸属性检测器的替代模型，对人脸图像在替代模型中的分类损失函数求导得到梯度，更改梯度的符号即可得到反向梯度；以反向梯度为基准，对局部定向攻击模型产生的扰动进行定向修正，定向扰动的修正公式为： Perturbation＝ClipGx，∈{Gmx×cosΔθm} 其中，Perturbation为定向扰动模块生成的定向扰动，Clip为范围控制函数，Gmx为第m次训练GAN生成器的生成的噪声，x为真人脸图像，Δθm为Gmx与替代模型反向梯度的夹角；根据向量的点乘定理，得到cosΔθm的表达式为： 其中，为替代模型的反向梯度，y为真人脸图像x对应的属性标签，α和β分别为权重；定向扰动的最终表达式为： 其中，K为常数； 判别器用于对真人脸图像和伪人脸图像进行真伪判别； 通过计算损失函数对局部定向攻击模型进行训练并优化参数； 将优化后的局部定向攻击模型生成的定向扰动以补丁形式嵌入到人脸图像中生成人脸保护图像，基于人脸保护图像进行人脸属性检测能够实现人脸隐私保护。

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