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一种全自动的人像数据匿名化方法，包括以下步骤：1)掩码生成方法。在DUTS‑TR数据集上对U2Net进行训练，得到用于生成掩码的模型；2)前景提取方法。通过上述模型生成坐姿数据相对应的掩码，从而去掉涉及隐私信息的部分背景；3)人脸匿名方法。用基于yolov5优化的人头检测网络检测去除背景后的人脸，根据边界框与返回的关键点位置对头部进行双重加密，将匿名化后的数据存储回原始图像中。4)人头检测模型优化方法。缩小SPP块的内核，舍弃部分降低性能的数据处理方法，增加关键点回归辅助检测。本发明针对坐姿数据
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114723984 A
(43)申请公布日 2022.07.08
(21)申请号 202210236864.8
(22)申请日 2022.03.11
(71)申请人 浙江工业大学
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