本技術涉及智能穿戴設備，尤其是涉及一種基于多模態(tài)隱私保護的智能眼鏡控制方法及系統(tǒng)。

背景技術：

1、近年來，隨著智能穿戴設備的快速發(fā)展，智能眼鏡作為其中的重要分支，逐漸成為技術研究和市場應用的熱點。智能眼鏡不僅具備傳統(tǒng)眼鏡的視覺矯正功能，還通過集成攝像頭、麥克風、加速度計等多種傳感器，實現(xiàn)了圖像采集、語音交互、運動監(jiān)測等多種智能化功能。這些功能顯著提升了用戶的交互體驗，使智能眼鏡廣泛應用于增強現(xiàn)實、遠程協(xié)作、健康監(jiān)測等領域。然而，在智能眼鏡采集和處理用戶感官數(shù)據(jù)的過程中，如何在提供個性化服務的同時保護用戶的隱私數(shù)據(jù)，成為亟待解決的重要問題。特別是在感官共享場景下，用戶的隱私信息可能無意間被采集和共享，從而引發(fā)數(shù)據(jù)安全和隱私保護的重大挑戰(zhàn)。

2、上述中的現(xiàn)有技術方案存在以下缺陷：現(xiàn)有的智能眼鏡的隱私識別技術在復雜、多變的場景下存在誤判和漏判現(xiàn)象，難以可靠地識別敏感信息，因此存在改善空間。

技術實現(xiàn)思路

1、為了提升智能眼鏡隱私數(shù)據(jù)識別的準確性，本技術提供一種基于多模態(tài)隱私保護的智能眼鏡控制方法及系統(tǒng)。

2、本技術的上述發(fā)明目的一是通過以下技術方案得以實現(xiàn)的：

3、一種基于多模態(tài)隱私保護的智能眼鏡控制方法，所述一種基于多模態(tài)隱私保護的智能眼鏡控制方法包括：

4、采集用戶的多模態(tài)感官數(shù)據(jù)，并對所述多模態(tài)感官數(shù)據(jù)進行預處理，生成感官共享數(shù)據(jù)；

5、利用多模態(tài)隱私特征提取算法對所述感官共享數(shù)據(jù)進行分析，生成隱私特征向量；

6、基于多層隱私判定規(guī)則對所述隱私特征向量進行分類，同時結合動態(tài)環(huán)境感知和所述用戶的交互反饋調(diào)整所述多層隱私判定規(guī)則的判定閾值，識別得到判定結果；

7、對所述判定結果中的隱私數(shù)據(jù)進行標記，并基于所述多層隱私判定規(guī)則中的處理邏輯進行數(shù)據(jù)處理，生成隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)；

8、將所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)存儲至云端，根據(jù)目標設備的共享需求信息，從所述云端中檢索對應的所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)進行加密，生成加密共享數(shù)據(jù)；

9、將所述加密共享數(shù)據(jù)傳輸至所述目標設備，在所述目標設備中對所述加密共享數(shù)據(jù)進行解密和重構，生成共享顯示數(shù)據(jù)，并通過多通道交互方式展示所述共享顯示數(shù)據(jù)。

10、通過采用上述技術方案，通過采集用戶的視覺、聽覺和環(huán)境數(shù)據(jù)并進行標準化、格式化預處理，有效消除了不同模態(tài)數(shù)據(jù)的差異性；通過多模態(tài)隱私特征提取算法將視覺、聽覺和情境信息進行深度分析和融合，有助于生成統(tǒng)一的隱私特征向量，提升隱私判定的準確性和數(shù)據(jù)分析的全面性；通過多層隱私判定規(guī)則結合動態(tài)環(huán)境感知和用戶交互反饋機制，動態(tài)調(diào)整判定閾值，有效適應不同場景下的隱私需求，提高了隱私判定的靈活性和精準性；通過對隱私數(shù)據(jù)進行標記并按照共享優(yōu)先級進行模糊化、屏蔽或限制范圍處理，有效防止隱私泄露，同時確保非隱私數(shù)據(jù)能夠被正常共享；通過將處理后的共享數(shù)據(jù)分類存儲至云端，并針對高敏感級別數(shù)據(jù)進行加密保護，有效增強了數(shù)據(jù)存儲的安全性和檢索的效率；通過在目標設備中解密并根據(jù)硬件能力動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)格式和分辨率，實現(xiàn)了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)重構；通過多通道交互方式展示數(shù)據(jù)，顯著提升了用戶體驗的豐富性和沉浸感。

11、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為：所述利用多模態(tài)隱私特征提取算法對所述感官共享數(shù)據(jù)進行分析，生成隱私特征向量包括：

12、通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對所述感官共享數(shù)據(jù)中的視覺數(shù)據(jù)進行識別，生成所述視覺數(shù)據(jù)的敏感區(qū)域；

13、利用語音識別算法對所述感官共享數(shù)據(jù)中的聽覺數(shù)據(jù)進行檢測，得到所述聽覺數(shù)據(jù)的語音特征和敏感關鍵詞；

14、基于上下文感知算法對所述感官共享數(shù)據(jù)進行檢測，得到情境信息；

15、利用特征融合網(wǎng)絡將所述視覺數(shù)據(jù)的敏感區(qū)域、所述聽覺數(shù)據(jù)的語音特征和敏感關鍵詞以及所述情境信息進行統(tǒng)一表示，生成所述隱私特征向量。

16、通過采用上述技術方案，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對視覺數(shù)據(jù)進行特征提取，識別出包含敏感信息的區(qū)域，有助于準確標注隱私相關的視覺特征；通過語音識別算法將聽覺數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為文本，同時提取其中的語音特征和敏感關鍵詞，有助于快速定位隱私敏感語音內(nèi)容，并根據(jù)需求執(zhí)行相應的隱私保護策略；通過上下文感知算法綜合分析環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)，生成動態(tài)的情境信息，有助于理解用戶當前所處的環(huán)境狀態(tài)，為隱私判定提供環(huán)境風險等級依據(jù)，從而動態(tài)調(diào)整隱私保護策略；通過特征融合網(wǎng)絡將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一處理和高維表示，生成隱私特征向量，有效解決了多模態(tài)數(shù)據(jù)特征維度差異問題，實現(xiàn)隱私信息的全面、統(tǒng)一和高效表達。

17、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為：所述結合動態(tài)環(huán)境感知和所述用戶的交互反饋調(diào)整所述多層隱私判定規(guī)則的判定閾值包括：

18、基于智能眼鏡內(nèi)置傳感器檢測當前環(huán)境中的隱私風險因素，生成隱私風險等級；

19、根據(jù)所述隱私風險等級，動態(tài)設置所述多層隱私判定規(guī)則中的隱私識別敏感度；

20、通過所述智能眼鏡的觸控界面、語音命令或手勢識別獲取所述用戶對當前隱私設置的調(diào)整意圖；

21、根據(jù)所述用戶對當前隱私設置的調(diào)整意圖實時更新所述多層隱私判定規(guī)則的敏感性閾值。

22、通過采用上述技術方案，通過智能眼鏡內(nèi)置傳感器實時采集環(huán)境數(shù)據(jù)，檢測當前環(huán)境中的隱私風險因素，生成隱私風險等級，有助于準確評估用戶所處環(huán)境的隱私安全水平，為動態(tài)調(diào)整隱私保護策略提供基礎數(shù)據(jù)；通過利用生成的隱私風險等級，動態(tài)設置多層隱私判定規(guī)則中的隱私識別敏感度，有助于根據(jù)環(huán)境動態(tài)優(yōu)化隱私判定邏輯，在高風險環(huán)境中增強隱私保護力度，在低風險環(huán)境中提升數(shù)據(jù)共享的靈活性；通過用戶觸控界面、語音命令或手勢識別輸入調(diào)整意圖，實時捕獲用戶對隱私設置的個性化需求，有助于智能眼鏡快速響應用戶隱私偏好，提升隱私保護策略的適應性和用戶滿意度；通過實時更新多層隱私判定規(guī)則的敏感性閾值，有效結合用戶偏好與動態(tài)環(huán)境因素，有助于提高隱私保護方案的靈活性和精準性，實現(xiàn)智能化的隱私保護。

23、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為：所述基于多層隱私判定規(guī)則對所述隱私特征向量進行分類，同時結合動態(tài)環(huán)境感知和所述用戶的交互反饋調(diào)整所述多層隱私判定規(guī)則的判定閾值，識別得到判定結果包括：

24、通過所述多層隱私判定規(guī)則中的第一層隱私判定規(guī)則對所述隱私特征向量中的敏感特征進行初步篩選，識別出視覺特征中的敏感區(qū)域和聽覺特征中的敏感關鍵詞，得到敏感特征數(shù)據(jù)；

25、利用所述多層隱私判定規(guī)則中的第二層隱私判定規(guī)則對所述敏感特征數(shù)據(jù)進行進一步分類，確定所述敏感特征數(shù)據(jù)隱私敏感性標簽，識別得到所述判定結果。

26、通過采用上述技術方案，通過多層隱私判定規(guī)則中的第一層規(guī)則對隱私特征向量中的視覺特征和聽覺特征進行快速篩選，識別并提取包含敏感信息的區(qū)域，有助于高效過濾非敏感數(shù)據(jù)，縮小后續(xù)分類的處理范圍，提高隱私判定的速度和準確性；通過多層隱私判定規(guī)則中的第二層規(guī)則對初步篩選出的敏感特征數(shù)據(jù)進行細化分類，根據(jù)特定的隱私敏感性等級為數(shù)據(jù)賦予隱私敏感性標簽，有助于準確定義每個敏感數(shù)據(jù)的隱私屬性。

27、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為：所述對所述判定結果中的隱私數(shù)據(jù)進行標記，并基于所述多層隱私判定規(guī)則中的處理邏輯進行數(shù)據(jù)處理，生成隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)包括：

28、對所述判定結果中的隱私數(shù)據(jù)進行標記，并根據(jù)所述判定結果中的隱私數(shù)據(jù)的共享優(yōu)先級分配安全等級；

29、根據(jù)所述安全等級，從所述多層隱私判定規(guī)則中的處理邏輯中選擇對應的處理方式進行數(shù)據(jù)處理，生成所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)，其中，所述多層隱私判定規(guī)則中的處理邏輯包括但不限于模糊化、屏蔽和限制傳輸范圍。

30、通過采用上述技術方案，通過對判定結果中的隱私數(shù)據(jù)進行標記并分配共享優(yōu)先級，同時，根據(jù)共享優(yōu)先級分配安全等級，有助于為不同隱私數(shù)據(jù)制定差異化的處理策略，提升隱私保護的靈活性和效率；通過根據(jù)安全等級從多層隱私判定規(guī)則中選擇匹配的處理方式，對隱私數(shù)據(jù)進行針對性保護，有效降低隱私泄露風險，同時確保非敏感數(shù)據(jù)能夠以合理范圍共享，平衡數(shù)據(jù)保護與共享需求。

31、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為：所述將所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)存儲至云端包括：

32、根據(jù)所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)的訪問權限、存儲時長及數(shù)據(jù)類型對所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)進行分類存儲，得到存儲數(shù)據(jù)；

33、針對所述存儲數(shù)據(jù)中高敏感級別的數(shù)據(jù)，采用零知識加密方法對所述高敏感級別的數(shù)據(jù)進行加密，以防止未經(jīng)授權的訪問；

34、在云端存儲過程中動態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)的存儲狀態(tài)及訪問頻率，根據(jù)所述用戶的使用需求和訪問行為，調(diào)整存儲優(yōu)先級或觸發(fā)自動清理機制。

35、通過采用上述技術方案，通過根據(jù)隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)的訪問權限、存儲時長及數(shù)據(jù)類型進行分類存儲，有效提高了云端存儲的組織性和檢索效率，確保不同類型和權限的數(shù)據(jù)能夠快速定位和安全管理；通過采用零知識加密方法對高敏感級別數(shù)據(jù)進行加密，有效防止未經(jīng)授權的訪問，確保即使數(shù)據(jù)在傳輸或存儲過程中被竊取也無法被解密，顯著提升了數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護水平；通過動態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)的存儲狀態(tài)和訪問頻率，根據(jù)用戶需求和訪問行為調(diào)整存儲優(yōu)先級或觸發(fā)自動清理機制，有助于優(yōu)化云端存儲資源的利用率，防止不必要的數(shù)據(jù)占用空間，同時提升用戶體驗和系統(tǒng)效率。

36、本技術在一較佳示例中可以進一步配置為：所述在所述目標設備中對所述加密共享數(shù)據(jù)進行解密和重構，生成共享顯示數(shù)據(jù)包括：

37、采用基于區(qū)塊鏈的分布式存儲方式生成密匙，根據(jù)所述密匙和預設的端到端密鑰解密算法對所述加密共享數(shù)據(jù)進行解密，得到解密后的共享數(shù)據(jù)；

38、根據(jù)所述目標設備的展示需求，對所述解密后的共享數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換，得到轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)；

39、根據(jù)所述目標設備的硬件數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整所述轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的分辨率、音效級別或觸覺反饋強度，得到所述共享顯示數(shù)據(jù)。

40、通過采用上述技術方案，通過基于區(qū)塊鏈的分布式存儲方式生成密匙，確保密匙在生成、傳遞和存儲過程中的安全性和可追溯性；結合預設的端到端密鑰解密算法對加密共享數(shù)據(jù)進行解密，有效防止數(shù)據(jù)在傳輸和存儲中的泄露，提升了數(shù)據(jù)保護的安全性和可靠性；通過根據(jù)目標設備的展示需求對解密后的共享數(shù)據(jù)進行格式轉(zhuǎn)換，有效適配不同設備的數(shù)據(jù)展示需求，提升了共享數(shù)據(jù)在多設備間的兼容性和用戶體驗；通過根據(jù)目標設備的硬件數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整共享數(shù)據(jù)的分辨率、音效級別或觸覺反饋強度，有效優(yōu)化了數(shù)據(jù)在目標設備上的顯示效果和交互體驗，充分利用設備性能，提升了感官體驗的質(zhì)量和沉浸感。

41、本技術的上述發(fā)明目的二是通過以下技術方案得以實現(xiàn)的：

42、一種基于多模態(tài)隱私保護的智能眼鏡控制系統(tǒng)，所述一種基于多模態(tài)隱私保護的智能眼鏡控制系統(tǒng)包括：

43、多模態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，用于采集用戶的多模態(tài)感官數(shù)據(jù)，并對所述多模態(tài)感官數(shù)據(jù)進行預處理，生成感官共享數(shù)據(jù)；

44、隱私特征分析模塊，用于利用多模態(tài)隱私特征提取算法對所述感官共享數(shù)據(jù)進行分析，生成隱私特征向量；

45、隱私判定規(guī)則模塊，用于基于多層隱私判定規(guī)則對所述隱私特征向量進行分類，同時結合動態(tài)環(huán)境感知和所述用戶的交互反饋調(diào)整所述多層隱私判定規(guī)則的判定閾值，識別得到判定結果；

46、隱私數(shù)據(jù)處理模塊，用于對所述判定結果中的隱私數(shù)據(jù)進行標記，并基于所述多層隱私判定規(guī)則中的處理邏輯進行數(shù)據(jù)處理，生成隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)；

47、加密數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于將所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)存儲至云端，根據(jù)目標設備的共享需求信息，從所述云端中檢索對應的所述隱私保護處理后的共享數(shù)據(jù)進行加密，生成加密共享數(shù)據(jù)；

48、解密與展示模塊，用于將所述加密共享數(shù)據(jù)傳輸至所述目標設備，在所述目標設備中對所述加密共享數(shù)據(jù)進行解密和重構，生成共享顯示數(shù)據(jù)，并通過多通道交互方式展示所述共享顯示數(shù)據(jù)。

49、通過采用上述技術方案，通過采集用戶的視覺、聽覺和環(huán)境數(shù)據(jù)并進行標準化、格式化預處理，有效消除了不同模態(tài)數(shù)據(jù)的差異性，為后續(xù)的隱私特征提取和判定提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎；通過多模態(tài)隱私特征提取算法將視覺、聽覺和情境信息進行深度分析和融合，有助于生成統(tǒng)一的隱私特征向量，提升隱私判定的準確性和數(shù)據(jù)分析的全面性；通過多層隱私判定規(guī)則結合動態(tài)環(huán)境感知和用戶交互反饋機制，動態(tài)調(diào)整判定閾值，有效適應不同場景下的隱私需求，提高了隱私判定的靈活性和精準性；通過對隱私數(shù)據(jù)進行標記并按照共享優(yōu)先級進行模糊化、屏蔽或限制范圍處理，有效防止隱私泄露，同時確保非隱私數(shù)據(jù)能夠被正常共享；通過將處理后的共享數(shù)據(jù)分類存儲至云端，并針對高敏感級別數(shù)據(jù)進行加密保護，有效增強了數(shù)據(jù)存儲的安全性和檢索的效率；通過在目標設備中解密并根據(jù)硬件能力動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)格式和分辨率，實現(xiàn)了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)重構；通過多通道交互方式展示數(shù)據(jù)，顯著提升了用戶體驗的豐富性和沉浸感。

50、綜上所述，本技術包括以下至少一種有益技術效果：

51、1、通過采集用戶的視覺、聽覺和環(huán)境數(shù)據(jù)并進行標準化、格式化預處理，有效消除了不同模態(tài)數(shù)據(jù)的差異性；通過多模態(tài)隱私特征提取算法將視覺、聽覺和情境信息進行深度分析和融合，有助于生成統(tǒng)一的隱私特征向量，提升隱私判定的準確性和數(shù)據(jù)分析的全面性；通過多層隱私判定規(guī)則結合動態(tài)環(huán)境感知和用戶交互反饋機制，動態(tài)調(diào)整判定閾值，有效適應不同場景下的隱私需求，提高了隱私判定的靈活性和精準性；

52、2、通過對隱私數(shù)據(jù)進行標記并按照共享優(yōu)先級進行模糊化、屏蔽或限制范圍處理，有效防止隱私泄露，同時確保非隱私數(shù)據(jù)能夠被正常共享；通過將處理后的共享數(shù)據(jù)分類存儲至云端，并針對高敏感級別數(shù)據(jù)進行加密保護，有效增強了數(shù)據(jù)存儲的安全性和檢索的效率；通過在目標設備中解密并根據(jù)硬件能力動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)格式和分辨率，實現(xiàn)了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)重構；通過多通道交互方式展示數(shù)據(jù)，顯著提升了用戶體驗的豐富性和沉浸感。