(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210968887.8 (22)申请日 2022.08.12 (71)申请人 上海商汤智能科技有限公司 地址 200233 上海市徐汇区桂平路391号3 号楼1605A室 (72)发明人 胡琨　张梦新　石华峰　吴一超　 梁鼎　 (74)专利代理 机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 1 1270 专利代理师 李江　蒋雅洁 (51)Int.Cl. G06F 21/60(2013.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 40/16(2022.01) (54)发明名称 扰动信息的生成及图像处理方法、 装置、 设 备及介质 (57)摘要 本公开实施例公开了一种扰动信息的生成 及图像处理方法、 装置、 设备及介质， 其中， 所述 扰动信息的生成方法包括： 获取第一人脸图像和 第二人脸图像； 第一人脸图像是基于初始人脸图 像和初始 扰动信息确定的人脸图像； 分别确定初 始人脸图像的特征信息、 第一人脸图像的特征信 息和第二人脸图像的特征信息； 基于初始人脸图 像的特征信息、 第一人脸图像的特征信息和第二 人脸图像的特征信息， 对初始扰动信息进行更 新， 得到目标扰动信息； 其中， 目标扰动信息用于 对待处理人脸图像进行加密， 加密后的待处理人 脸图像的特征信息与待处理人脸图像的特征信 息之间的相似度小于预设阈值。 权利要求书3页 说明书18页 附图5页 CN 115221542 A 2022.10.21 CN 115221542 A 1.一种扰动信息的生成方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取第一人脸图像和第 二人脸图像； 所述第 一人脸图像是基于初始人脸图像和初始扰 动信息确定的人脸图像； 分别确定所述初始人脸图像的特征信 息、 所述第 一人脸图像的特征信 息和所述第 二人 脸图像的特 征信息； 基于所述初始人脸图像的特征信 息、 所述第 一人脸图像的特征信 息和所述第 二人脸图 像的特征信息， 对所述初始扰动信息进行 更新， 得到目标扰动信息； 其中， 所述目标扰动信息用于对待处理人脸图像进行加密， 加密后的待处理人脸图像 的特征信息与所述待处 理人脸图像的特 征信息之间的相似度小于预设阈值。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述初始人脸图像的特征信息、 所述第一人脸图像的特征信息和所述第二人脸图像的特征信息， 对所述初始扰动信息进 行 更新， 得到目标扰动信息， 包括： 基于所述初始人脸图像的特征信息和所述第一人脸图像的特征信息， 确定第一损失 值； 基于所述第一人脸图像的特征信息和所述第二人脸图像的特征信息， 确定第二损失 值； 获取基于所述初始扰动信息确定的第三损失值； 基于所述第一损 失值、 所述第二损 失值和所述第三损 失值， 对所述初始扰动信息进行 更新， 得到所述目标扰动信息 。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述分别确定所述初始人脸图像的特征信 息、 所述第一人脸图像的特 征信息和所述第二人脸图像的特 征信息， 包括： 从预设的特征提取模型集合中， 选取至少两个特征提取模型； 不同所述特征提取模型 使用不同场景的训练数据进行训练得到和/或不同所述特 征提取模型的模型 结构不同； 基于每一所述特征提取模型， 分别对所述初始人脸图像、 所述第一人脸图像和所述第 二人脸图像进行特征提取， 得到一组所述初始人脸图像的特征信息、 所述第一人脸图像的 特征信息和所述第二人脸图像的特 征信息。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述初始人脸图像的特征信 息和 所述第一人脸图像的特 征信息， 确定第一损失值， 包括： 确定每一组所述初始人脸图像的特征信息和所述第一人脸图像的特征信息之间的第 一相似度； 将所述第一相似度的相反数确定为每一所述特 征提取模型对应的第一子损失值； 将所有所述第一子损失值的和 确定为所述第一损失值。 5.根据权利要求3或4所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第一人脸图像的特征信 息和所述第二人脸图像的特 征信息， 确定第二损失值， 包括： 确定每一组所述第一人脸图像的特征信息和所述第二人脸图像的特征信息之间的第 二相似度； 将所述第二相似度确定为每一所述特 征提取模型对应的第二子损失值； 将所有所述第二子损失值的和 确定为所述第二损失值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述第二人脸图像包括至少两张， 所述第权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115221542 A 2一人脸图像的特征信息和所述第二人脸图像的特征信息 分别包括特征矩阵； 所述确定每一 组所述第一人脸图像的特征信息和所述第二人脸图像的特征信息之间的第二相似度， 包 括： 确定每一组中的所述第一人脸图像的特征矩阵与每一所述第二人脸图像的特征矩阵 之间的相似度； 从至少两个所述相似度中， 确定最小的相似度； 将所述最小的相似度确定为所述第二相似度。 7.根据权利要求2至6任一项所述的方法， 其特征在于， 所述获取基于所述初始扰动信 息确定的第三损失值， 包括： 对用于表征 所述初始扰动信息的矩阵中每一元 素的元素值进行排序， 确定排序结果； 获取基于所述 排序结果确定的所述第三损失值。 8.根据权利要求2至7任一项所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述第 一损失值、 所述 第二损失值和所述第三损失值， 对所述初始扰动信息进 行更新， 得到所述目标扰动信息， 包 括： 基于所述第一损失值、 所述第二损失值和所述第三损失值的和， 确定调整梯度； 基于所述调整梯度和预设的调整步长， 对所述初始扰动信息进行更新， 得到所述目标 扰动信息 。 9.根据权利要求1至 6任一项所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取所述初始人脸图像和用于表征 所述初始扰动信息的矩阵； 基于所述初始人脸图像中每一像素的位置信息和用于表征所述初始扰动信息的矩阵 中每一元素 的位置信息， 确定所述像素与所述元素之间的对应关系； 所述初始人脸图像的 分辨率和用于表征所述初始扰动信息的矩阵的维度相同， 用于表征所述初始扰动信息的矩 阵中每一元 素的元素值为预设数值范围内的随机数； 基于所述对应关系， 将所述像素的像素值和所述元素的元素值相加， 得到所述第一人 脸图像。 10.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取待处 理人脸图像和目标扰动信息； 将所述目标扰动信息叠加至所述待处理人脸图像， 得到目标图像， 以使得对所述待处 理人脸图像进行加密； 其中， 所述目标图像的特征信 息与所述待处理人脸图像的特征信 息之间的相似度小于 预设阈值； 所述目标扰动信息是基于初始人脸图像、 初始扰动信息和第二人脸图像确定的。 11.一种扰动信息的生成装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取模块， 用于获取第一人脸图像和第二人脸图像； 所述第一人脸图像是基于初 始人脸图像和初始扰动信息确定的人脸图像； 第一确定模块， 用于分别确定所述初始人脸图像的特征信息、 所述第一人脸图像的特 征信息和所述第二人脸图像的特 征信息； 更新模块， 用于基于所述初始人脸图像的特征信息、 所述第一人脸图像的特征信息和 所述第二人脸图像的特 征信息， 对所述初始扰动信息进行 更新， 得到目标扰动信息； 其中， 所述目标扰动信息用于对待处理人脸图像进行加密， 加密后的待处理人脸图像权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115221542 A 3