[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在审
申请号: | 201410229774.1 | 申请日: | 2014-05-29 |
公开(公告)号: | CN103984934A | 公开(公告)日: | 2014-08-13 |
发明(设计)人: | 李京兵;李雨佳;杜文才;白勇 | 申请(专利权)人: | 海南大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06T1/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 570228 海*** | 国省代码: | 海南;66 |
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摘要: | 本发明公开了一种大数据下基于DFT鲁棒水印的抗遮挡攻击人脸识别方法,主要分水印嵌入和提取两大部分,在水印的提取部分,同时实现了人脸的识别;主要步骤如下,水印的嵌入:步骤一)首先对所有原始人脸进行全局DFT变换,在实部系数中求得特征向量;步骤二)将每个人脸的水印与该人脸的特征向量通过密码学哈希函数相关联;水印提取:步骤三)获取待测人脸的特征向量,求的待测人脸和原始人脸特征向量相关系数最大值,并根据该值对应的序号,完成人脸的识别、获得对应的嵌入的水印;步骤四)利用待测人脸的特征向量,进行水印提取,并计算出水印的相关系数。该人脸识别方法不需要进行样本训练,适合于大数据;并有较好的抗遮挡、光照等攻击。 | ||
搜索关键词: | 数据 基于 dft 水印 遮挡 攻击 识别 方法 | ||
【主权项】:
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: 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。
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