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公开(公告)号：CN115661583A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211438780.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 南京大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06F21/62 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开一种基于边缘计算的隐私保护图像识别方法，属于图像识别，隐私保护，边缘计算领域。本发明在保护隐私的前提下，利用边缘智能设备提高图像识别精确度，能利用边缘设备提高云服务器的训练效率，首先，边缘智能设备分别利用自己的图像数据训练，分别得到结构相同的模型，作为教师模型。然后，云服务器在每次迭代时，先从训练集中随机挑选训练样本，计算梯度并加入差分隐私噪声，构建候选池并发送给边缘设备；之后每个边缘设备对候选池中的候选样本投票，选取使得收敛最快的样本，并对投票获得的向量添加差分隐私噪声；云服务器统计候选池中得票最多的训练样本，并使用此样本在此迭代中更新中心模型；云服务器的模型再发布给边缘设备，用来图像识别。
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