人脸识别方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及图像识别技术领域，特别是设及一种人脸识别方法和系统。
【背景技术】
[0002] 生物特征测定技术在过去的几十年已经得到很大的进步，并且被应用在多个领 域。人脸识别是最重要的生物特征识别之一，由于其普遍性和操作简单性，应用范围十分广 泛，如公共场所监控、机场出入境或登录社交网络平台等场合。
[0003] 人脸识别的广泛使用也带来了隐私泄露的风险，因为生物特征信息能被收集，误 用到其他的文档，违背用户的意愿而被跟踪。与其他类型的用于认证的数据不同的是，生物 特征数据不能被吊销和被新值代替，因此它需要被严格地保护。如果生物特征数据被一个 不受信任的服务器处理，则生物特征数据的隐私性变得非常重要。
[0004] 为了保护用户隐私性，人脸识别可在加密的情形下进行。目前的强隐私保护的人 脸识别系统，使用标准的和流行的Eigen化ce识别算法。该系统执行在同态加密后人脸的 识别运算，基于DGK值amgardGeislerandKroigard)密码系统使用Pailler提出的同态 加密体制和其他密码学协议比较两个Pailler加密后的值。该系统原理上可W在人脸识别 的同时保护用户隐私。然而，所用协议需要O(logM)轮的在线通讯，在线通讯的运行消耗极 大，导致人脸识别效率低、适用性差。
【发明内容】
[0005] 基于此，有必要针对上述人脸识别技术中在线通讯的运行消耗极大，导致人脸识 别效率低、适用性差的问题，提供一种人脸识别方法和系统。
[0006] 一种人脸识别方法，包括W下步骤：
[0007] 接收人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥W及密钥密文，其中，所 述人脸加密数据为对待识别人脸进行加法同态加密所得密文，所述密钥密文为对加法同态 解密密钥进行全同态加密所得的密文；
[000引通过所述加法同态加密密钥分别对预设匹配阔值、平均脸与每个特征脸的向量积 的相反数、W及用于提取出所述平均脸的每个数据库脸在各个特征脸上的投影系数的平方 和进行加密，生成匹配阔值密文、每个特征脸对应的平均脸投影加密数据、W及每个数据库 脸对应的加密数据；
[0009] 将每个特征脸对应的平均脸投影加密数据、所述人脸加密数据和各个特征脸转换 为投影脸的加法同态加密密文，其中，所述投影脸为所述待识别人脸与所述平均脸的差值 在各个特征脸组成的特征维度中的投影数据；
[0010] 将每个数据库脸对应的加密数据、所述投影脸的加法同态加密密文和所述投影系 数转换为每个距离平方的加法同态加密密文，其中，每个距离平方为所述待识别人脸和每 个数据库脸在所述特征维度中的欧式距离的平方；
[0011] 通过所述全同态加密密钥，对所述密钥密文分别与所述匹配阔值密文、所述投影 脸的加法同态加密密文w及每个距离平方的加法同态加密密文的相加值进行加密，生成包 括所述预设匹配阔值的全同态加密密文、所述投影脸的全同态加密密文W及每个距离平方 的全同态加密密文的全同态密文集；
[0012] 基于所述预设匹配阔值、每个距离平方W及各人脸标识间的预设匹配规则，将所 述全同态密文集转换为含有人脸标识的识别结果的全同态加密密文。
[0013] 一种人脸识别系统，包括：
[0014] 接收模块，用于接收人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥W及密钥 密文，其中，所述人脸加密数据为对待识别人脸进行加法同态加密所得密文，所述密钥密文 为对加法同态解密密钥进行全同态加密所得的密文；
[0015] 加法同态加密模块，用于通过所述加法同态加密密钥分别对预设匹配阔值、平均 脸与每个特征脸的向量积的相反数、W及用于提取出所述平均脸的每个数据库脸在各个特 征脸上的投影系数的平方和进行加密，生成匹配阔值密文、每个特征脸对应的平均脸投影 加密数据、W及每个数据库脸对应的加密数据；
[0016] 投影脸密文模块，用于将每个特征脸对应的平均脸投影加密数据、所述人脸加密 数据和各个特征脸转换为投影脸的加法同态加密密文，其中，所述投影脸为所述待识别人 脸与所述平均脸的差值在各个特征脸组成的特征维度中的投影数据；
[0017] 距离平方密文模块，用于将每个数据库脸对应的加密数据、所述投影脸的加法同 态加密密文和所述投影系数转换为每个距离平方的加法同态加密密文，其中，每个距离平 方为所述待识别人脸和每个数据库脸在所述特征维度中的欧式距离的平方；
[001引全同态密文集模块，用于通过所述全同态加密密钥，对所述密钥密文分别与所述 匹配阔值密文、所述投影脸的加法同态加密密文W及每个距离平方的加法同态加密密文的 相加值进行加密，生成包括所述预设匹配阔值的全同态加密密文、所述投影脸的全同态加 密密文W及每个距离平方的全同态加密密文的全同态密文集；
[0019] 识别模块，用于基于所述预设匹配阔值、每个距离平方W及各人脸标识间的预设 匹配规则，将所述全同态密文集转换为含有人脸标识的识别结果的全同态加密密文。
[0020] W上所述人脸识别方法和系统，接收人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加 密密钥W及密钥密文，进而基于加法同态加密算法的原理和全同态加密算法的原理，将每 个特征脸对应的平均脸投影加密数据、所述人脸加密数据和各个特征脸转换为投影脸的加 法同态加密密文，对所述密钥密文分别与所述匹配阔值密文、所述投影脸的加法同态加密 密文W及每个距离平方的加法同态加密密文的相加值进行加密生成全同态密文集，基于所 述预设匹配阔值、每个距离平方W及各人脸标识间的预设匹配规则，将所述全同态密文集 转换为含有人脸标识的识别结果的全同态加密密文。可在降低用户人脸数据的泄密风险的 同时提高人脸识别的效率和适用范围。
[0021] 一种人脸识别方法，包括W下步骤：
[0022] 接收用户端发送的人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥W及密钥 密文，其中，所述人脸加密数据为对待识别人脸进行加法同态加密所得密文，所述密钥密文 为对加法同态解密密钥进行全同态加密所得的密文；
[0023] 通过所述加法同态加密密钥分别对预设匹配阔值、平均脸与每个特征脸的向量积 的相反数、W及用于提取出所述平均脸的每个数据库脸在各个特征脸上的投影系数的平方 和进行加密，生成匹配阔值密文、每个特征脸对应的平均脸投影加密数据、w及每个数据库 脸对应的加密数据；
[0024] 向外包服务器发送所述人脸加密数据和各个特征脸；
[0025] 接收所述外包服务器发送的每个特征脸对应的连乘加密数据，其中，所述每个特 征脸对应的连乘加密数据为所述外包服务器W每个特征脸的第i个分量为所述人脸加密 数据的第i个分量的指数，进行乘方运算，并将W相同的特征脸的分量为指数的乘方运算 结果进行连乘所得的数据，i为1到N中的任意一个整数，N为人脸数据的分量个数；
[0026] 将相同的特征脸对应的连乘加密数据和平均脸投影加密数据相乘，生成每个特征 脸对应的人脸投影加密数据，W构成投影脸的加法同态加密密文，其中，所述投影脸为所述 待识别人脸与所述平均脸的差值在各个特征脸组成的特征维度中的投影数据；
[0027] 向所述外包服务器发送所述投影脸的加法同态加密密文和每个数据库脸在各个 特征脸上的投影系数；
[0028] 接收所述外包服务器发送的每个数据脸对应的连乘加密数据，其中，所述每个数 据脸对应的连乘加密数据为所述外包服务器分别W每个数据库脸在第j个特征脸的投影 系数的负二倍为所述第j个特征脸对应的人脸投影加密数据的指数，进行乘方运算，并将 W相同的数据库脸的投影系数的负二倍为指数的乘方运算结果进行连乘所得的数据，其 中，j为1到K中的任意一个整数，K为特征脸的个数；
[0029] 分别将相同的数据库脸对应的连乘加密数据与加密数据转换为每个距离平方的 加法同态加密密文，其中，每个距离平方为所述待识别人脸和每个数据库脸在所述特征维 度中的欧式距离的平方；
[0030] 向所述外包服务器发送所述匹配阔值密文、所述全同态加密密钥、所述密钥密文、 每个距离平方的加法同态加密密文、投影脸的加法同态加密密文、W及所述预设匹配阔值、 每个距离平方与各人脸标识间的预设匹配规则，W使所述外包服务器通过所述全同态加密 密钥对所述密钥密文分别与所述匹配阔值密文、所述投影脸的加法同态加密密文W及每个 距离平方的加法同态加密密文的相加值进行加密，生成包括所述预设匹配阔值的全同态加 密密文、所述投影脸的全同态加密密文W及每个距离平方的全同态加密密文的全同态密文 集，并基于所述预设匹配规则，将所述全同态密文集转换为含有人脸标识的识别结果的全 同态加密密文。
[0031] 一种人脸识别系统，包括：
[0032] 第一接收模块，用于接收用户端发送的人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态 加密密钥W及密钥密文，其中，所述人脸加密数据为对待识别人脸进行加法同态加密所得 密文，所述密钥密文为对加法同态解密密钥进行全同态加密所得的密文；
[0033] 加法同态加密模块，用于通过所述加法同态加密密钥分别对预设匹配阔值、平均 脸与每个特征脸的向量积的相反数、W及用于提取出所述平均脸的每个数据库脸在各个特 征脸上的投影系数的平方和进行加密，生成匹配阔值密文、每个特征脸对应的平均脸投影 加密数据、W及每个数据库脸对应的加密数据；
[0034] 第一发送模块，用于向外包服务器发送所述人脸加密数据和各个特征脸；
[0035] 第二接收模块，用于接收所述外包服务器发送的每个特征脸对应的连乘加密数 据，其中，所述每个特征脸对应的连乘加密数据为所述外包服务器W每个特征脸的第i个 分量为所述人脸加密数据的第i个分量的指数，进行乘方运算，并将W相同的特征脸的分 量为指数的乘方运算结果进行连乘所得的数据，i为1到N中的任意一个整数，N为人脸数 据的分量个数；
[0036] 投影脸密文模块，用于将相同的特征脸对应的连乘加密数据和平均脸投影加密数 据相乘，生成每个特征脸对应的人脸投影加密数据，W构成投影脸的加法同态加密密文，其 中，所述投影脸为所述待识别人脸与所述平均脸的差值在各个特征脸组成的特征维度中的 投影数据；
[0037] 第二发送模块，用于向所述外包服务器发送所述投影脸的加法同态加密密文和每 个数据库脸在各个特征脸上的投影系数；
[003引第=接收模块，用于接收所述外包服务器发送的每个数据脸对应的连乘加密数 据，其中，所述每个数据脸对应的连乘加密数据为所述外包服务器分别W每个数据库脸在 第j个特征脸的投影系数的负二倍为所述第j个特征脸对应的人脸投影加密数据的指数， 进行乘方运算，并将W相同的数据库脸的投影系数的负二倍为指数的乘方运算结果进行连 乘所得的数据，其中，j为1到K中的任意一个整数，K为特征脸的个数；
[0039] 距离平方密文模块，用于分别将相同的数据库脸对应的连乘加密数据与加密数据 转换为每个距离平方的加法同态加密密文，其中，每个距离平方为所述待识别人脸和每个 数据库脸在所述特征维度中的欧式距离的平方；
[0040] 第=发送模块，用于向所述外包服务器发送所述匹配阔值密文、所述全同态加密 密钥、所述密钥密文、每个距离平方的加法同态加密密文、投影脸的加法同态加密密文、W 及所述预设匹配阔值、每个距离平方与各人脸标识间的预设匹配规则，W使所述外包服务 器通过所述全同态加密密钥对所述密钥密文分别与所述匹配阔值密文、所述投影脸的加法 同态加密密文W及每个距离平方的加法同态加密密文的相加值进行加密，生成包括所述预 设匹配阔值的全