[發明專利]云環境下基于神經網絡的加密人臉識別方法在審
| 申請號： | 201810576421.7 | 申請日： | 2018-06-06 |
| 公開（公告）號： | CN108776790A | 公開（公告）日： | 2018-11-09 |
| 發明（設計）人： | 李京兵;肖童;黃夢醒;王兆暉 | 申請（專利權）人： | 海南大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06N3/08;H04N19/625;H04N19/63 |
| 代理公司： | 海口翔翔專利事務有限公司 46001 | 代理人： | 張耀婷 |
| 地址： | 570228 海*** | 國省代碼： | 海南;46 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 加密 神經網絡 云環境 人臉識別 人臉圖像 投影矩陣 人臉 多媒體信號處理 人臉圖像識別 主成分分析法 提取特征 增強信息 變換域 魯棒性 再利用 輸出 創建 | ||
1.云環境下基于神經網絡的加密人臉圖像識別方法，其特征在于：對人臉圖像進行DWT-DCT變換，在變換域內加密圖像，用以保護人臉圖像信息，結合神經網絡實現人臉的識別，同時可以實現抗常規、幾何、光照、遮擋等攻擊，該實現方法共分兩個部分，共計10個步驟：
第一部分：人臉圖像的頻域加密
對頻域的人臉圖像利用Tent Map的性質對圖像進行混沌加密，得到加密的圖像E(i,j)；
1)對人臉圖像F(i,j)進行全局DWT變換后在進行DCT變換，得到4個復系數矩陣[cA1,cH1,cV1,cD1]；
2)由初始值x0通過TentMap混沌系統生成混沌序列bl(j)；
3)利用混沌序列bl(j)，通過定義得到一個符號序列，再按人臉圖像的大小構成一個二值加密矩陣S(i,j)；
4)將復系數矩陣分別與二值矩陣進行點乘；
5)對點乘后矩陣進行DCT逆變換后在進行DWT逆變換得到加密后的人臉圖像E(i,j)；
第二部分：創建并訓練和測試BP神經網絡
1)給各連接權值分別賦一個區間(-1，1)內的隨機數，設定誤差函數e，給定計算精度值ε和最大學習次數M；
2)利用PCA算法提取數據庫中加密后圖像E(i,j)的特征矩陣，計算特征臉形成的投影坐標系base；
3)將作為訓練樣本的每個人前i張臉加密后的圖像與base相乘得到P，作為神經網絡的輸入；
4)依據所測試目標人臉圖像個數生成目標輸出矢量T。
5)利用P和T來創建并訓練BP神經網絡，并判斷網絡誤差是否滿足要求，得到所需的神經網絡；
最終將加密后的待測圖像經投影矩陣投影后輸入到神經網絡中來觀察是否能實現人臉的準確識別。
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