【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及深度學(xué)習(xí)和光學(xué)，尤其涉及一種基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、圖像數(shù)據(jù)的隱私保護越來越受到人們的關(guān)注，例如在公共場所下收集的人臉數(shù)據(jù)涉及每個人的隱私，雖然對人臉的收集有很多益處，例如為社會安全帶來更好的保障，但這些圖像原始數(shù)據(jù)已經(jīng)被落盤存儲了，一旦泄露、被不當(dāng)使用，將產(chǎn)生極大的安全問題，繼而引發(fā)了人們對圖像數(shù)據(jù)的隱私保護的擔(dān)憂。且即使通過算法加密，也無法避免原始數(shù)據(jù)落盤的問題，難以抵抗第三方通過技術(shù)手段解碼恢復(fù)原圖像，另外，使用算法加密還有速度和能耗問題。
2、在實現(xiàn)本專利技術(shù)的過程中，專利技術(shù)人發(fā)現(xiàn)，基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)可以有助于解決這一問題，該光學(xué)系統(tǒng)通過應(yīng)用超表面使圖像在獲取時，直接得到的就是模糊、靠人眼無法識別的圖像，后期難以通過軟件手段恢復(fù)至清晰的圖像，所以這種圖像有天然的保密效果好的優(yōu)勢。而針對如何利用這些經(jīng)超表面加密的圖像去做后續(xù)數(shù)據(jù)識別或分類，本專利技術(shù)做了定制化的算法模型優(yōu)化。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為解決上述的現(xiàn)有技術(shù)問題中圖像數(shù)據(jù)的隱私保護問題，本專利技術(shù)的目的在于提供一種加密效果好、且圖像識別或分類效果也好的基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法及裝置。
2、為實現(xiàn)上述專利技術(shù)目的，本專利技術(shù)一實施方式提供一種基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，所述光學(xué)系統(tǒng)包括光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括若干層所述超表面，所述設(shè)計方法包括如下步驟：
3、步驟s10：初始化所
4、步驟s20：獲取用于訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)；
5、步驟s30：計算所述圖像數(shù)據(jù)通過所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后得到的成像數(shù)據(jù)；
6、步驟s40：將所述成像數(shù)據(jù)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到分類結(jié)果；
7、步驟s50：根據(jù)所述分類結(jié)果與所述圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的實際值通過損失函數(shù)確認(rèn)損失值；
8、步驟s60：循環(huán)上述步驟s30～s50，通過優(yōu)化所述損失值的方式同時訓(xùn)練并更新所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可訓(xùn)練參數(shù)；
9、步驟s70：確認(rèn)完成訓(xùn)練的所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)，以及基于完成訓(xùn)練的所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確認(rèn)所述硬件參數(shù)，其中，所述硬件參數(shù)包括所述超表面幾何參數(shù)。
10、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包括光圈、透鏡組和coms，所述光圈、所述透鏡組、若干層所述超表面和所述coms依次設(shè)置；所述步驟s30還包括：
11、計算光信號經(jīng)所述光圈和所述透鏡組到達(dá)所述超表面時的成像；
12、對經(jīng)過若干層所述超表面的光信號進行fdtd計算；
13、計算光信號離開所述超表面進入所述coms時得到的所述成像數(shù)據(jù)。
14、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述透鏡組包括若干層超透鏡，所述硬件參數(shù)包括若干層所述超透鏡上基元的超透鏡幾何參數(shù)；
15、所述步驟s10還包括：
16、初始化所述超透鏡幾何參數(shù)；
17、所述步驟s70還包括：
18、基于完成訓(xùn)練的所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確認(rèn)所述超透鏡幾何參數(shù)。
19、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述步驟計算光信號經(jīng)所述光圈和所述透鏡組到達(dá)所述超表面時的成像包括：
20、計算光信號經(jīng)所述光圈到達(dá)所述超透鏡時的成像；
21、對經(jīng)過若干層所述超透鏡的光信號進行fdtd計算；
22、計算光信號離開所述超透鏡到達(dá)所述超表面時的成像。
23、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述硬件參數(shù)包括光圈參數(shù)和coms參數(shù)；
24、所述步驟s10還包括：
25、初始化所述光圈參數(shù)，所述coms參數(shù)；
26、所述步驟s70還包括：
27、基于完成訓(xùn)練的所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確認(rèn)上述的所述光圈參數(shù)，所述coms參數(shù)，以及光圈、透鏡組、超表面、cmos這些相鄰器件之間的距離的這些參數(shù)中的至少其一。
28、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型作為龍骨模型；
29、所述步驟s40包括：
30、將所述成像數(shù)據(jù)輸入所述深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型進行特征提取，經(jīng)全連接層輸出預(yù)測概率值；
31、選擇最高概率作為所述分類結(jié)果。
32、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述步驟s50包括：
33、將所述分類結(jié)果與所述圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的實際值進行對比，通過二元交叉熵或均方誤差作為損失函數(shù)計算比對后的損失值。
34、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可訓(xùn)練參數(shù)包括根據(jù)所述硬件參數(shù)確定的振幅和相位，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可訓(xùn)練參數(shù)包括權(quán)重和偏差，所述圖像數(shù)據(jù)還包括用于驗證的驗證集，所述步驟s60還包括：
35、通過優(yōu)化算法，對所述振幅和相位、所述權(quán)重和所述偏差進行梯度更新，并基于更新后的所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過所述步驟s30和步驟s40得到新的分類結(jié)果，再通過步驟s50計算新的損失值，直到所述損失值收斂到穩(wěn)定水平，并在此過程中記錄各個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；
36、通過所述驗證集驗證各個網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的準(zhǔn)確率和損失率，將最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)確認(rèn)為完成訓(xùn)練的所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
37、所述步驟s70還包括：
38、基于完成訓(xùn)練的所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振幅和相位，反向推導(dǎo)至所述超表面幾何參數(shù)。
39、作為本專利技術(shù)的進一步改進，所述超表面幾何參數(shù)包括基元的形狀、周期、以及與所述形狀對應(yīng)的尺寸參數(shù)和旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)；
40、所述設(shè)計方法還包括步驟：對所述超表面幾何參數(shù)協(xié)同光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計和工藝迭代，得到所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)。
41、為實現(xiàn)上述專利技術(shù)目的之一，本專利技術(shù)一實施例提供了一種基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計裝置，所述光學(xué)系統(tǒng)包括光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括若干層所述超表面，所述設(shè)計裝置包括：
42、初始化模塊，用于初始化所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件參數(shù)，其中，所述硬件參數(shù)包括若干層所述超表面上基元的超表面幾何參數(shù)；
43、獲取模塊，用于獲取用于訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)；
44、光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模塊，用于計算所述圖像數(shù)據(jù)通過所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后得到的成像數(shù)據(jù)；
45、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模塊，用于將所述成像數(shù)據(jù)通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到分類結(jié)果；
46、損失函數(shù)計算模塊，用于根據(jù)所述分類結(jié)果與所述圖像數(shù)據(jù)對應(yīng)的實際值通過損失函數(shù)確認(rèn)損失值；
47、模型訓(xùn)練模塊，用于通過優(yōu)化所述損失值的方式同時訓(xùn)練并更新所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可訓(xùn)練參數(shù)；
48、參數(shù)生成模塊，用于確認(rèn)完成訓(xùn)練的所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)，以及基于完成訓(xùn)練的所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確認(rèn)所述硬件參數(shù)，其中，所述硬件參數(shù)包括所述超表面幾何參數(shù)。
49、為實現(xiàn)上述專利技術(shù)目的之一，本專利技術(shù)一實施本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述光學(xué)系統(tǒng)包括光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括若干層所述超表面，所述設(shè)計方法包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包括光圈、透鏡組和COMS，所述光圈、所述透鏡組、若干層所述超表面和所述COMS依次設(shè)置；所述步驟S30還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述透鏡組包括若干層超透鏡，所述硬件參數(shù)包括若干層所述超透鏡上基元的超透鏡幾何參數(shù)；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述步驟計算光信號經(jīng)所述光圈和所述透鏡組到達(dá)所述超表面時的成像包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述硬件參數(shù)包括光圈參數(shù)和COMS參數(shù)；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型作為龍骨模型；
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述步驟S50包括：
8.根據(jù)
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述超表面幾何參數(shù)包括基元的形狀、周期、以及與所述形狀對應(yīng)的尺寸參數(shù)和旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)；
10.一種基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計裝置，其特征在于，所述光學(xué)系統(tǒng)包括光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括若干層所述超表面，所述設(shè)計裝置包括：
11.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
12.一種可讀存儲介質(zhì)，其存儲有計算機程序，其特征在于，該計算機程序被處理模塊執(zhí)行時可實現(xiàn)權(quán)利要求1至9中任意一項所述的基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法中的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于超表面圖像加密的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述光學(xué)系統(tǒng)包括光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括若干層所述超表面，所述設(shè)計方法包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述光神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還包括光圈、透鏡組和coms，所述光圈、所述透鏡組、若干層所述超表面和所述coms依次設(shè)置；所述步驟s30還包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述透鏡組包括若干層超透鏡，所述硬件參數(shù)包括若干層所述超透鏡上基元的超透鏡幾何參數(shù)；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述步驟計算光信號經(jīng)所述光圈和所述透鏡組到達(dá)所述超表面時的成像包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述硬件參數(shù)包括光圈參數(shù)和coms參數(shù)；
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的光學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計方法，其特征在于，所述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型作為龍骨模型；<...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：宋凱，王敦，沈華，孫磊，
申請(專利權(quán))人：蘇州山河光電科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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