[发明专利]大数据下基于DFT鲁棒水印的抗遮挡攻击人脸识别方法

权利要求书

1.大数据下基于DFT鲁棒水印的抗遮挡攻击人脸识别方法，其特征在于：先对原始人脸进行全局DFT变换，在变化域选取前8x8实部系数做为特征向量，然后将水印信息和特征向量相关联，实现水印的嵌入；然后对于待测人脸，求出其特征向量，然后计算出待测人脸与所有人脸特征向量的相关系数，求出相关系数最大值，根据该值得到识别的人脸图像、嵌入的水印；然后根据待测图像的特征向量，提取出水印，求出水印相关系数；实现数字水印的嵌入与提取和人脸的识别；该发明包括水印嵌入和提取两大部分，共计六个步骤：

第一部分：水印的嵌入

1)通过对所有原始人脸图像F(n)进行全局DFT变换，得到原始图像的特征向量集合V(n)；

先对原始人脸图像F(n)进行全局DFT变换，在频率域的低频系数的实部系数矩阵FF(i,j)中选取前8×8个系数FF₈(i,j)，然后再对选取出的系数矩阵FF₈(i,j)进行二值化处理，当系数大于或等于零时取1，小于0是取零，得到特征向量V,主要过程描述如下：

FF(i,j)＝DFT2(F(i,j))

FF₈(i,j)＝REAL(FF(i,j))

V(n)＝BINARY(FF₈(i,j))

2)利用密码学HASH函数，生成含水印信息的二值密钥序列Key(n)，完成零水印的嵌入；

Key(n)＝V(n)⊕W(n)

Key(n)是由所有原始图像的特征向量V(n)和对应的n个数字水印W(n)，通过密码学常用的Hash函数生成；这里W(n)由长度为64bit的随机序列组成；保存Key(n)，在下面提取水印时要用到；通过将Key(n)作为密钥向第三方申请，以获得人脸图像的使用权和所有权；

第二部分：人脸的识别和水印的提取

3)求出待测人脸的特征向量V'；

设待测人脸为F'，经过全局二维DFT变换后得到低频系数矩阵，并取实部系数为FF'(i,j)，按步骤1)对实部系数矩阵进行二值化处理,求出待测人脸的特征向量V'；

FF'(i,j)＝DFT2(F'(i,j))

FF₈'(i,j)＝REAL(FF'(i,j))

V'＝BINARY(FF₈'(i,j))

4)计算待测人脸的特征向量V'与原始人脸的V(n)的相关系数NC(n)，进行人脸的识别；

计算V'与V(n)的相关系数最大值所对应的n值,设n＝k；根据k值可以得到密钥Key(k)、识别出原始人脸图像为F(k)和嵌入在F(k)的水印值W(k),计算特征向量的归一化相关系数NC公式如下：

NCΣiV(i)V′(i)ΣiV2(i)]]>

5)利用存在于第三方的二值逻辑密钥序列Key(k)和待测人脸的特征向量V'，提取出待测图像中的水印W'(k)；

W'＝Key(k)⊕V'

6)计算W'和W(k)之间的相关系数；计算提取的水印W'和嵌入的水印W(k)的相关系数,来确定待测图像的水印内容。