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申请/专利权人：电子科技大学(深圳)高等研究院

摘要：本发明公开了一种基于稳定扩散模型的行人图像数据集处理方法，首先对于待匿名处理的行人图像数据集中每张行人图像生成对应的提示文本，根据实际需要构建稳定扩散模型并进行预训练，然后采用行人图像数据集对其进行微调训练，然后生成与行人图像数据集的提示文本不同的新提示文本，分别多次输入微调训练后的稳定扩散模型生成行人图像，为根据同一个新提示文本所生成的所有行人图像分配相同的行人身份ID，构成匿名行人图像数据集。本发明对行人图像数据集进行有效匿名处理，在不牺牲数据集性能的前提下有效保护行人图像的隐私。

主权项：1.一种基于稳定扩散模型的行人图像数据集匿名处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对于待匿名处理的行人图像数据集X，记其中每个行人图像为xi，所对应身份ID为IDi，i＝1,2,…,N，N表示数据集X的大小；根据实际需要确定M个行人属性，记每个行人属性的可能取值数量为Km，m＝1,2,…,M，对于第m个行人属性的第k个可能取值生成一个描述文本tm,k，k＝1,2,…,Km；然后采用预先训练好的图像-文本检索模型从每个属性的Km个描述文本tm,k中检索得到每个行人图像xi对应的描述文本，从而确定其第m个行人属性的取值yi,m；根据实际情况设置包含M个行人属性的图像提示文本模板，将每个行人图像xi对应的M个行人属性的取值yi,m填充至图像提示文本模板的对应位置，得到行人图像xi对应的提示文本txti；S2：根据实际需要构建稳定扩散模型并进行预训练，然后采用行人图像数据集X对其进行微调训练，微调训练的具体方法为：首先采用行人图像数据集X对稳定扩散模型进行第一阶段微调训练；然后将行人图像数据集X中所有行人图像按照相同提示文本进行划分，得到Q个行人图像数据子集Xq，q＝1,2,…,Q，Q表示提示文本的数量，对于每个行人图像数据子集Xq，从中筛选属于同一身份的行人图像作为行人图像数据子集采用Q个行人图像数据子集对稳定扩散模型进行第二阶段微调训练；S3：生成M个行人属性的所有可能取值组合，然后从中删除原始行人图像数据集X的提示文本已存在的可能取值组合，将剩余的每个可能取值组合中的行人属性取值填充至图像提示文本模板的对应位置，从而生成新提示文本；S4：将步骤S3得到的所有新提示文本分别多次输入步骤S2微调训练后的稳定扩散模型生成行人图像，为根据同一个新提示文本所生成的所有行人图像分配相同的行人身份ID，构成匿名行人图像数据集X′。

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