[发明专利]一种具有隐私保护的图像搜索方法

权利要求书

1.一种具有隐私保护的图像搜索方法，其特征在于，包括以下几个步骤：

S1：图片持有者上传原图片，通过电脑持有者将图片源上传到网络上；

S2：原图片处理，对上传的原始图片进行处理达到隐藏信息的效果，所述原图片处理方法包括以下几个步骤：

S21：图像预处理，去除噪音，图像增强并归一化，同时对预处理后的图片进行AES加密原图像；

S22：抽取图像特征，预处理后对处理后的图片通过Transformer编码器抽取图像特征；

S23：获得索引特征，图片特征抽取后通过局部敏感哈希函数对S22中结果进一步获得索引特征；

S24：进行混淆，用混淆矩阵对S23中结果进行混淆；

S3：形成处理图片库，对加密后的图片上传到服务器当中进行存储形成加密后的图片库；

S4：搜索图片，当需要进行图片搜索时，通过网络输入信息对需要的图片进行搜索提取，所述搜索图片方法包括以下几个步骤：

S41：搜索特征信息，输入待搜索图像，混淆矩阵，AES的密钥；

S42：抽取图像特征，用Transformer编码器抽取待搜索图像特征；

S43：特征编码，用局部敏感哈希函数对S42的结果进一步编码；

S44：混淆矩阵运算，对S43的结果用逆混淆矩阵与做相乘运算；

S45：对比运算，利用S44的结果与加密图像库中所有的图像混淆特征做相乘运算，得到度量值按照升序排序的前n个结果；

S46：AES密钥解密，对S45的结果用AES密钥进行解密得到相似度较高的n个明文图像；

S5：得到处理后的图片，搜索后得到相应的已经隐藏信息的图片；

所述S22抽取图像特征的方法是通过Transformer抽取图像特征；

Transformer抽取图像特征包括以下步骤：

首先将以及预处理后的图像首次计算成码；然后对编码信息加快信息传递；最后将形成的编码进行分类；

所述计算成码的步骤包括：

首先进行转化量，在Transformer编码器内设的在自我注意力层中，输入向量首先被转化为3个不同的向量；在自我注意力层，输入向量首先被转化为三个不同的向量：关键向量k，查询向量q，和维度为的值向量v，然后将来自不同输入的向量打包在一起形成三个不同的矩阵，即Q、K和V；

所述不同输入向量之间的注意力函数计算步骤包括：

C1：计算不同输入向量的数：；

C2：计算归一化梯度稳定性的分数：；

C3：将转化为概率：Softmax函数；

C4：获得矩阵的权重：；

并将C1、C2、C3和C4统一为一个函数：；

所述S23获得索引特征的方法是局部敏感哈希算法编码；

局部敏感哈希算法编码的方法包括以下步骤：

首先满足以下两个条件：假设点和点在维的数据集中，哈希函数F对输入的R，kR，p1，p2值的微小变化，都会导致哈希值发生巨大变化，如果它满足如下2个条件：

如果那么；如果那么；

其中，表示一个维度为m的实数构造的空间，k是一个近似比值，和表示概率，且要求且；

所述去除噪音，图像增强并归一化的方法是使用高斯拉普拉斯滤波器；

高斯拉普拉斯滤波器处理过程包含两步：

首先，通过高斯滤波器平滑图像；

然后用拉普拉斯滤波器找到图像边缘，假设（c,d）是图像像素的空间坐标，是高斯滤波器的核大小；用高斯拉普拉斯滤波器用2个核值实现，和，。

2.根据权利要求1所述的一种具有隐私保护的图像搜索方法，其特征在于，所述进行AES加密原图像的方法包括：

先分组，将原始图片的区块长度按固定为128位元进行分组加密，密钥长度为128位元；

然后循环计算，加密过程是在一个4×4的字节矩阵上计算，它的初始值是一个明文区块，加密过程中，除最后一轮外，各轮AES循环加密。