广泛使用的图像数据为人工智能带来巨大推动力的同时也带来巨大的隐私威胁。经常发生被拍摄者在不知情的情况下照片被拍摄并发布至网络。针对该问题，课题组提出可以一种保护隐私的图像数据拍摄和共享的机制，尊重被拍摄者的隐私保护的意愿，自动从采集的图像中消去需要保护的部分。为实现该目标课题组利用不同人员在视觉上的差异特征实现基于Graph模型的保护隐私的人物外观信息编码用于隐私保护意愿的表达和图像内容匹配。为进一步保护隐私，课题组利用向量距离与维度顺序无关的特征提出了无需加密的高效隐私向量匹配，细节如图1所示。该工作被CCF A类期刊IEEE TMC接收。

图1. 保护隐私的图像获取和分享