[发明专利]一种用于隐私保护的监控视频加密方法

说明书

技术领域

本发明研究视频监控中个人肖像，行为和身份信息等个人信息的保护问题，属于视频加密隐私保护领域。

背景技术

在信息技术发达的今天，我们的个人隐私信息，包括姓名，年龄，身份证号，电话号码，个人账户，个人肖像，行为等信息，存在被滥用的潜在危险。近年来，我国屡屡发生互联网络泄露个人隐私信息事件，包括在网络上非法传播视频监控网络中涉及个人隐私的视频片段，就是个人隐私信息被滥用的典型例子。视频监控技术的应用对公共安全保护起到了重要作用，但也产生了个人隐私信息被滥用的危险。出于公共安全需要，公安部门或有关单位在重要公共场所，如机场，车站，宾馆，居民住宅区等，普遍安装了视频监控网络。这些广泛存在的视频监控网络不可避免会涉及到公民个人隐私信息，如肖像和行为等。如果有关单位对这些隐私信息管理和使用不当，致使其被滥用，将给公民个人的正常生活造成严重影响，甚至造成重大损失，社会影响极坏。近年来，我国已经发生了多起泄露监控录像资料的案例，这些录像资料在互联网上疯狂传播，严重侵犯了公民的个人隐私权。因此，如何通过技术手段保护公民个人隐私权，防止个人隐私信息未经授权使用和传播，已经变得刻不容缓。

隐私保护在国外受到广泛重视，国外学者较早开展了视频监控网络隐私保护方法和技术研究。目前，视频监控中隐私保护策略主要有两大类。一类采用置乱（scrambling），模糊（obscuring）或掩饰（masking）方法保护视频图像中个人的身份信息，达到保护隐私的目的。在这类方法中，视频图像中的人脸或整个身体的视觉纹理数据被丢弃或进行不可逆变换。另一类隐私保护策略试图将个人隐私特征从输入信号中分离出来，保护这些特征安全，同时也可以在将来的应用中检索得到。这类隐私保护策略采用传统加密方法进行加密，或者在变换域对隐私内容进行加密，涉及视频编码，加大了实现复杂性。

综上分析，目前视频监控网络隐私保护的两类方法均存在自身的不足。近年来，二维离散分数傅立叶变换（FrFT）在图像加密中得到了应用，例如基于分数傅立叶变换的彩色图像加密，基于多参数分数傅立叶变换和混沌函数的图像加密等。二维随机离散分数傅立叶变换（RDFrFT）输出幅度和相位均是随机的量，可以预见它在图像和视频加密方面比传统的分数傅立叶变换更有优势。

与国外对隐私保护的重视程度和取得的成果相比较而言，我国在隐私保护方面的工作亟待加强，隐私保护方法的研究工作刚刚起步。本发明主要研究视频监控网络中个人肖像、行为和身份信息等个人隐私信息保护的理论和方法，视频监控网络基于我国自主知识产权的视频监控视音频编解码标准（SVAC）。本项目拟通过视频图像人体检测与人脸检测，采用随机离散分数傅立叶变换对视频图像人体和人脸区域进行加密处理，防止个人隐私信息泄露和未经授权滥用，并在FPGA嵌入式板卡系统上实时实现。采用秘密共享算法，对授权用户的访问权限进行分级控制，并对非法访问者进行追踪。该研究对于探索视频监控网络视频内容安全传输和隐私保护机制具有重要的理论意义和实际应用价值。

发明内容

本发明的目的正是为了克服现有人隐私信息保护存在自身的不足，而提供一种能够实现对人体和人脸区域加密，保护视频图像中的隐私信息，防止个人隐私信息泄露和未经授权滥用的用于隐私保护的监控视频加密方法。

 本发明的目的是通过如下技术方案来实现的。

一种用于隐私保护的监控视频加密方法，本发明步骤为：

1）  采集视频监控网络中个人肖像，行为和身份信息；

2）  基于安全防范视音频编码国家标准（SVAC），通过视频图像人体检测与人脸检测，采用二维随机离散分数傅立叶变换（2-D RDFrFT）对人体或人脸区域加密，保护视频图像中的隐私信息，防止个人隐私信息泄露和未经授权滥用；

3）  对视频监控系统用户的生物特征进行随机处理，采用秘密码书和非完全秘密共享方案MIX-SPLIT算法实现访问控制和共享者子集跟踪，对授权用户的访问权限进行分级控制。

视频图像人体检测和人脸检测。视频监控网络涉及个人肖像，行为和身份，隐私保护的首要问题是如何正确检测视频图像中的人体和人脸，构成视频图像的感兴趣区域（ROI）。本项目研究视频图像人体检测方法，包括正面人体，侧面人体和背面人体等多角度以及有部分遮挡情况下的人体检测，研究视频图像人脸检测方法，包括正面人脸和侧面人脸的检测。可靠但不过于复杂的检测方法有利于在FPGA嵌入式系统上实时实现。