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    为了平衡摄像头使用与用户隐私泄露间的矛盾从数据源上解决
隐私泄露问题,提出基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为识别
与保护算法并集成开发隐私保护系统. 首先将注意力模型与卷积神
经网络结合,提出融合注意力模型的卷积神经网络场景识别算法; 
然后设计基于Inception-v3和长短期记忆网络的涉隐私图像语义
特征描述算法, 进而形成基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为
识别与保护算法。以室内场景数据集MIT Scene-67为训练和测试
数据集, 与4种算法比较的实验结果表明, 融合注意力模型的卷积
神经网络场景识别算法在识别准确性和鲁棒性方面优于比较算法。
所实现的视觉隐私行为识别与保护系统性能测试结果表明, 系统
平均隐私识别准确率和隐私场景语义描述正确率分别为91.65%和
86.60%, 表现出良好的鲁棒性和隐私保护性能。
				

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