| 基于差分隐私的面部图像安全传播方法研究 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>1716 K | |
| 標簽： 差分隐私 人脸识别 特征嵌入 | |
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| 文檔介紹：人脸数据蕴含丰富身份信息，其隐私泄露问题备受关注。传统差分隐私方法直接对像素或特征向量整体添加噪声，导致识别性能下降且缺乏可解释性。为此，提出一种新型差分隐私方法，将特征嵌入向量结合分类方法设计，创新性地将响应数据转换为径向半径与切向角度两种形式，更好适配分类中的角度与距离度量。在此基础上，构建了基于角度与半径的差分隐私噪声生成机制，并通过差分隐私组合定理定义隐私预算并进行数学证明。此外，设计了隐私图像生成方法，通过优化评价函数实现隐私性与可用性的平衡。实验结果基于三个公开数据集，表明所提方法在径向与切向方向的组合应用中表现优异，在相同隐私预算下显著提升了识别性能。该方法实现了隐私保护与分类可用性的兼顾，并在解释性与性能上展现出显著优势。 | |
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