一种基于卷积神经网络的毫米波图像人体隐私保护方法

本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于卷积神经网络的毫米波图像人体隐私保护方法。本发明首先将人体划分为十个区域，并且针对十个区域设计人体结构数据集，训练深度学习模型，来检测受检人的人体区域；然后利用人体区域坐标来给人体隐私部位添加遮挡；最后利用人体结构信息，结合最近邻算法、坐标投影算法，将违禁物体预测框投影到卡通图片的对应位置。外部用户只能观察到卡通图片及其对应的违禁物体预测框，从而保护了受检人员的隐私安全。
复旦大学
张铂 | 王斌 | 吴晓峰 | 张立明