一种显示内容的处理方法、装置、芯片及电子设备与流程

本申请涉及计算机处理技术，尤其涉及一种显示内容的处理方法、装置、芯片及电子设备。

背景技术：

1、在手机片上系统(system on chip，soc)芯片和移动互联网高速发展的今天，个人隐私保护，例如，防窥屏被越来越多被用户视为核心需求之一。随着人工智能(artificialintelligence，ai)技术的日益发展，越来越多的人脸识别传统算法开始被ai算法所替代(如人脸检测等)。由于深度学习(deep learning，dl)技术日趋成熟，手机防窥屏技术通过部署轻量化的多人脸识别的神经网络模型以及相应的控制程序实现。手机的始终开启(always on，aon)功能，会不断地读取手机前置摄像头捕捉到的视频帧并输入到训练好的模型中，当视频帧中出现多个人脸时，模型会输出相应的信号，通知手机的防窥屏系统屏蔽屏幕上的敏感信息，例如，短信和图片等。

2、图1为相关技术中手机防窥屏的处理流程图，如图1所示，将视频帧输入至训练好的模型中，进行边界框生成和非极大值抑制，从而输出人脸个数，在后处理阶段，防窥屏系统通过训练好的模型识别的人脸个数来控制是否隐藏手机屏幕上的显示内容，例如，显示内容为敏感信息。

3、然而，上述防窥屏技术虽然能够在一定程度上防止其他人偷窥手机用户的屏幕上的敏感信息，但在很多场景中并不符合用户真实的想法；由此可以看出，现有的显示内容的隐私保护存在不够智能化的技术问题。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种显示内容的处理方法、装置、芯片及电子设备，能够提高对显示内容的隐私保护的智能化。

2、本申请的技术方案是这样实现的：

3、第一方面，本申请实施例提供了一种显示内容的处理方法，所述方法应用于电子设备中，包括：

4、将视频帧序列输入至训练好的神经网络模型中进行帧预测，得到预测帧；

5、对所述预测帧进行人脸特征提取，得到所述预测帧的人脸特征；

6、基于所述预测帧的人脸特征与预设的人脸特征的匹配结果，确定是否在所述电子设备的屏幕上对当前显示界面上的显示内容进行隐藏处理。

7、第二方面，本申请实施例提供一种显示内容的处理装置，所述装置应用于电子设备中，包括：

8、预测模块，用于将视频帧序列输入至训练好的神经网络模型中进行帧预测，得到预测帧；

9、处理模块，用于对所述预测帧进行人脸特征提取，得到所述预测帧的人脸特征；

10、确定模块，用于基于所述预测帧的人脸特征与预设的人脸特征的匹配结果，确定是否在所述电子设备的屏幕上对当前显示界面上的显示内容进行隐藏处理。

11、第三方面，本申请实施例提供一种芯片，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，执行如上述一个或多个实施例所述的显示内容的处理方法。

12、第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

13、处理器以及存储有所述处理器可执行指令的存储介质，所述存储介质通过通信总线依赖所述处理器执行操作，当所述指令被所述处理器执行时，执行上述的一个或多个实施例所述的显示内容的处理方法。

14、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，存储有可执行指令，当所述可执行指令被一个或多个处理器执行的时候，所述处理器执行上述一个或多个实施例所述显示内容的处理方法。

15、本申请实施例提供了一种显示内容的处理方法、装置、芯片及电子设备，包括：将视频帧序列输入至训练好的神经网络模型中进行帧预测，得到预测帧，对预测帧进行人脸特征提取，得到预测帧的人脸特征，基于预测帧的人脸特征与预设的人脸特征的匹配结果，确定是否在电子设备的屏幕上对当前显示界面上的显示内容进行隐藏处理；也就是说，在本申请实施例中，通过利用训练好的神经网络模型对视频帧序列进行帧预测得到预测帧，并基于预测帧的人脸特征与预设的人脸特征的匹配结果来确定是否对显示内容进行隐藏处理，如此，预先采用ai算法能够实现对视频帧序列进行与实际较为符合的预测，提高了预测帧的准确性，那么，基于准确性较高的预测帧来确定是否对显示内容进行隐藏处理，提高了对显示内容的隐私保护的智能化。

技术特征：

1.一种显示内容的处理方法，其特征在于，所述方法应用于电子设备中，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的神经网络模型通过以下方式进行训练得到：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的神经网络模型包括：扩散模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练好的神经网络模型通过以下方式进行训练得到：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络模型包括：扩散模型；所述第二神经网络模型包括：扩散模型。

6.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将视频帧序列输入至训练好的神经网络模型中进行帧预测，得到预测帧，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将视频帧序列输入至训练好的神经网络模型中进行帧预测，得到预测帧，包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据基于所述预测帧的人脸特征与预设的人脸特征的匹配结果，确定是否在所述电子设备的屏幕上对当前显示界面上的内容进行隐藏处理，包括：

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的人脸特征包括：所述电子设备中相册的图片中提取出的人脸特征的个数大于预设阈值的人脸特征。

11.一种显示内容的处理装置，其特征在于，所述装置设置于电子设备中，包括：

12.一种芯片，其特征在于，其特征在于，包括：处理器，用于从存储器中调用并运行计算机程序，执行如权利要求1至10中任一项所述的显示内容的处理方法。

13.一种电子设备，其特征在于，包括：

14.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，当所述可执行指令被一个或多个处理器执行的时候，所述处理器执行所述的权利要求1至10任一项所述的显示内容的处理方法。

技术总结本申请实施例公开了一种显示内容的处理方法，该方法应用于电子设备中，包括：将视频帧序列输入至训练好的神经网络模型中进行帧预测，得到预测帧，对预测帧进行人脸特征提取，得到预测帧的人脸特征，基于预测帧的人脸特征与预设的人脸特征的匹配结果，确定是否在电子设备的屏幕上对当前显示界面上的显示内容进行隐藏处理。本申请实施例还同时提供了一种显示内容的处理装置、芯片及电子设备。技术研发人员：陈渤受保护的技术使用者：伟光有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/14