一种基于联邦学习与同态加密的图像识别方法

本发明公开了一种基于联邦学习与同态加密的图像识别方法，包括如下步骤：收集不同类型的图像数据，存储在不同的终端节点中；在中央服务器中构建基于ResNet18的图像识别模型；各个终端节点从中央服务器下载图像识别模型，利用对应的图像数据基于联邦学习与同态加密方法对图像识别模型进行训练，并通过中央服务器聚合图像识别模型的参数；中央服务器将聚合的参数下发给各终端节点，各终端节点对下发的参数进行解密，更新对应的图像识别模型，用于图像识别。本发明通过同态加密技术，能够防御联邦学习训练过程中的攻击，保护图像数据安全，同时，通基于ResNet18的图像识别模型进一步提升图像识别精度。