[发明专利]一种基于人脸识别的人脸特征加密系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于人脸识别的人脸特征加密系统及方法。本发明基于人脸识别的人脸特征加密系统，包括：获取模块，用于获取基于人脸识别得到的人脸特征向量；加密模块，用于设置6位数字的密码加密所述人脸特征向量。本发明还公开了一种基于人脸识别的人脸特征加密方法，包括：S1、获取基于人脸识别得到的人脸特征向量；S2、设置6位数字的密码加密所述人脸特征向量。本发明提出的一种让用户设置6位数的密码，加密人脸特征向量的方案，解决了人脸特征信息的泄露问题。

技术领域

本发明属于信息安全技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的人脸特征加密系统及方法。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

近年来，人脸识别技术发展很快，已经用于安防识别、手机支付等领域，对其安全性的要求越来越高。但是人脸验证和识别在自然条件中应用仍然存在困难。而FaceNet(人脸识别)技术，可以直接将人脸图像映射到欧几里得空间，空间距离的长度代表了人脸图像的相似性。只要该映射空间生成，人脸识别、验证和聚类等任务就可以轻松完成。

基于facenet(人脸识别)得到的人脸特征向量，可以用于匹配人脸，人脸特征向量作为人脸的标识被存储，如果存储信息一旦泄露后果是严重的。

如公开号为CN107045627A的发明专利所公开的一种基于密文域的加密人脸识别技术，将人脸图像的特征向量和加密技术结合起来，以保护人脸图像信息，同时可以实现抗常规、几何、光照或遮挡等攻击，该方法共分两个部分，共计七个步骤：第一部分：人脸图像的频域加密，对频域的人脸图像利用Logistic Map的性质对图像进行混沌加密，得到加密的图像E(i,j)；第二部分：特征向量的提取，根据人的视觉特性(HVS)，选取人脸图像的特征向量，再通过计算特征向量之间的相似度来进行人脸识别。

该发明专利，基于密文域的加密人脸识别技术，首先利用Logistic Map(逻辑映射)的性质在频域对人脸图像进行加密；再通过对加密图像进行DFT(discrete fouriertransformation，离散傅里叶变换)提取人脸特征向量。对待测人脸在变换域进行加密，在DFT变换域提取加密人脸特征向量，再通过计算特征向量之间的相似度来进行人脸识别。

该技术仍存在许多缺点：基于密文域的加密人脸识别技术是在对人脸图像加密，过程比较复杂，而且加密后的图像不能直接用在识别算法上。

因此，本发明提出基于FaceNet人脸识别的人脸特征的加密方法，为了解决人脸特征信息的泄露和现有技术中加密方法复杂的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

针对现有技术存在的上述技术问题，本发明提供了一种基于人脸识别的人脸特征加密系统及方法，本发明基于facenet得到的人脸特征向量，作为人脸的标识被存储，如果存储信息一旦泄露后果是严重的，因此提出一种让用户设置6位数的密码，加密人脸特征向量。

为达到上述技术目的，本发明采取如下技术方案：

一种基于人脸识别的人脸特征加密系统，其包括：

获取模块，用于获取基于人脸识别得到的人脸特征向量；

加密模块，用于设置6位数字的密码加密所述人脸特征向量。

作为本发明的优选，所述加密模块设置的6位数字密码中，第一位数字值代表人脸特征向量以序列方式循环右移的位数；第二位至第六位数字分别加上各抽样形成的人脸特征向量中的0的数量，得到各抽样的人脸特征向量以序列方式循环右移的位数。