[发明专利]隐私保护的表情识别方法及系统

权利要求书

1.一种隐私保护的表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多幅彩色人脸图像，并对所述多幅彩色人脸图像进行预处理，得到所述多幅彩色人脸图像的颜色分量；

将所述颜色分量作为四元矩阵的虚部，构建第一四元数矩阵，并计算所述第一四元数矩阵的局部方差；

将所述局部方差作为四元矩阵的实部，将所述颜色分量作为四元矩阵的虚部，构建第二四元数矩阵；

采用四元数Gyrator变换对所述第二四元数矩阵进行加密处理，生成实数矩阵；以及

随机置乱所述实数矩阵，以进行卷积神经网络的训练，并利用训练好的卷积神经网络对所述彩色人脸图像识别验证；

其中，所述采用四元数Gyrator变换对所述第二四元数矩阵进行加密处理，生成实数矩阵，包括：

采用所述四元数Gyrator变换对所述第二四元数矩阵进行随机相位编码，获得变换后的四元数矩阵；

提取所述变换后的四元数矩阵的四个分量，并将所述四个分量组合成实数矩阵。

2.根据权利要求1所述的隐私保护的表情识别方法，其特征在于，所述对所述多幅彩色人脸图像进行预处理，包括：

对所述多幅彩色人脸图像进行人脸检测、剪切和归一化处理。

3.根据权利要求1所述的隐私保护的表情识别方法，其特征在于，所述第一四元数矩阵表示为：

q_t(x,y)＝f_i^R(x,y)i+f_i^G(x,y)j+f_i^B(x,y)k

其中，f_i^R(x,y)、f_i^G(x,y)、f_i^B(x,y)为所述彩色人脸图像的红、绿、蓝三个颜色分量，i、j、k为虚数单位。

4.根据权利要求1所述的隐私保护的表情识别方法，其特征在于，所述局部方差的计算公式为：

其中，I_p为人脸图像像素点的邻域，大小为W₁×W₂，L＝W₁W₂表示邻域内像素点的总数，表示邻域的平均灰度值，n为人脸图像的幅数。

5.根据权利要求1所述的隐私保护的表情识别方法，其特征在于，所述第二四元数矩阵表示为：

f_t(x,y)＝f_i^V(x,y)+f_i^R(x,y)i+f_i^G(x,y)j+f_i^B(x,y)k

其中，f_i^v为第一四元数矩阵的局部方差，f_i^R(x,y)、f_i^G(x,y)、f_i^B(x,y)为所述彩色人脸图像的红、绿、蓝三个颜色分量，i、j、k为虚数单位。

6.根据权利要求1所述的隐私保护的表情识别方法，其特征在于，所述实数矩阵为：

其中，F_t表示变换后的四元数矩阵，运算符S(·)、X(·)、Y(·)和Z(·)表示分别提取四元数矩阵的第一、第二、第三和第四个分量。

7.根据权利要求1所述的隐私保护的表情识别方法，其特征在于，所述随机置乱所述实数矩阵，包括：

将所述实数矩阵左右分别与仅含0,1的矩阵相乘。