随着智能数据获取设备和智能应用的普及,大量人脸图像被收集并应用于人们工作生活各个领域。但是人脸图像包含丰富的个人信息,其隐私安全问题受到了广泛关注。为保护人脸隐私,传统解决方案通常采用模糊化和像素化等简便易行的方法。虽然该类方法得到了成功应用,但是存在数据内容及质量被严重破坏的问题,而且隐私保护能力也难以抵御新兴智能技术的攻击。近年来,由于在人脸合成方面具有出色表现,生成对抗网络被逐渐应用于人脸图像隐私保护,并展现出极大潜力。但是,现有方法仍然存在以下几方面亟待解决的问题:1)如何实现低重识别人脸隐私保护建模;2)如何提高匿名结果的可用性;3)如何保证合成图像的质量。针对现有问题,本文从人脸语义建模角度出发,开展以下两方面研究:为了解决上述问题,本文探索了多面部组件联合建模的人脸匿名合成方法。首先,利用人脸语义解析得到面部组件集合;其次,将各个面部组件替换为相应最近邻组件;最后,利用生成对抗网络将面部组件集合转换为匿名人脸图像。该方法能够较好地保留原始人脸隐私无关属性。通过探索不同面部组件组合修改对人脸隐私保护性能的影响,发现不同面部组件对人脸身份隐私保护能力有较大差异。在公开数据集上的实验结果表明,所提出的方法能够较好地保护人脸身份信息并保持匿名结果的可用性。基于上述研究,本文进一步探索了形状和风格联合建模的人脸匿名合成方法以解决上述方法存在的视觉质量差以及隐私保护水平受限的问题。基于所设计的新型匿名生成对抗网络,以-匿名后的人脸语义形状和风格样式为输入,该方法能够输出匿名后的人脸图像。在对抗判别器和匿名约束的支持下,能够进一步提高模型的匿名能力和匿名结果的可用性以及图像质量。此外,通过控制人脸语义形状和风格等输入信息,能够灵活地生成多样化的匿名结果。在多个公开数据集上的实验结果表明,与当前国际前沿同类方法相比,所提出的方法在平衡隐私保护和数据可用性方面取得了进一步提升。