[发明专利]一种基于深度学习和同态加密的安全高效的人脸识别方法

摘要

本发明提出了一种基于深度学习和同态加密的安全高效的人脸识别方法。各个终端负责利用深度神经网络获取人脸图像，并对获取的人脸图像进行人脸特征提取，提取出128bit的特征数据，然后将特征数据利用paillier加密算法进行加密并将密文数据发送给云端。云端的服务器接收终端发来的密文数据，并在这种密文状态下通过高效隐秘海明距离计算公式计算海明距离从而得到人脸识别结果，最后将识别结果利用OT协议返回给终端，这样的模式有效的保护了隐私。在人脸特征数据加密和海明距离计算的过程中，引入了并行计算模式，可以并行加密多个人脸特征数据和并行计算对应的海明距离，大大提高了整个方案的效率，达到了高效的目的，并且该方法很容易通过软件实现。

主权项

1.一种基于深度学习和同态加密的安全高效的人脸识别方法，其特征在于，实现步骤：(1)获取人脸图像然后对获取的人脸图像提取特征数据w；(2)客户端将提取出的特征数据进行加密，得到加密的特征数据Epk(w)后，客户端将加密后的特征数据Epk(w)以及需要查询的对象索引值i发送给云端服务器；(3)对应的云端服务器收到客户端发送来的加密的特征数据后，无需解密这些特征数据，在密文状态下利用高效隐秘海明距离计算公式与云端数据库中的存储好的人脸特征数据计算密文海明距离Epk(dH)，给密文的海明距离加上对应的随机数得到数据Epk(dH+r)，再发送给客户端，其中dH表示客服端特征数据在未加密状态下与云端数据库中的人脸特征数据的海明距离，r表示对应随机数；(4)客户端接收到已经加上随机数的密文海明距离后进行解密，然后将解密结果dH+r发送给云端服务器；云端服务器收到Epk(dH+r)解密得出的海明距离dH与随机数r的和dH+r以后利用OT协议将这个数据映射成一组0,1向量的输出值X0···X128，然后将这组输出发送给客户端；(5)客户端接收数据，得到最后与终端云上数据库中对应人脸的识别结果。