态加密数据的相加值进行加密，生成每个随机数的全同态 加密密文，并根据所述预设验证关系将每个随机数的全同态加密密文和所述识别结果的全 同态加密密文转换为待验证的全同态加密密文。
[0189] 对于步骤S608,优选地可直接将相同的数据库脸对应的连乘加密数据与加密数据 的乘积作为每个距离平方的加法同态加密密文。
[0190] 在一个实施例中，1 = 1，2,…，M，欧式距离的平方的加密形式为公式（4)至（7);
[0191]
【主权项】
1. 一种人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥以及密钥密文，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； 通过所述加法同态加密密钥分别对预设匹配阈值、平均脸与每个特征脸的向量积的相 反数、以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，生成匹配阈值密文、每个特征脸对应的平均脸投影加密数据、以及每个数据库脸对 应的加密数据； 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； 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； 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阈值密文、所述投影脸的 加法同态加密密文以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 述预设匹配阈值的全同态加密密文、所述投影脸的全同态加密密文以及每个距离平方的全 同态加密密文的全同态密文集； 基于所述预设匹配阈值、每个距离平方以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。
2. 根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，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的步骤包 括以下步骤： 分别以每个特征脸的第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，其中，i为1到N中的任意一个整数，N为人脸数据的分量个数； 将以相同的特征脸的分量为指数的乘方运算结果进行连乘，生成每个特征脸对应的连 乘加密数据； 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，以构成所述投影脸的加法同态加密密文。
3. 根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，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 密文的步骤包括以下步骤： 分别以每个数据库脸在第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，其中，j为1到K中的任意一个整数，K为特征脸 的个数； 将以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，生成每个 数据库脸对应的连乘加密数据； 分别将相同的数据库脸对应的连乘加密数据与加密数据进行相乘，生成每个距离平方 的加法同态加密密文。
4. 根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于： 所述预设匹配规则包括如下人脸匹配关系： 若各个距离平方中数值最小的距离平方不大于所述预设匹配阈值，则以数值最小的距 离平方对应的人脸标识为识别结果； 若各个距离平方中数值最小的距离平方大于所述预设匹配阈值，则以用于标示未识别 到人脸的人脸标识为识别结果； 基于所述预设匹配阈值、每个距离平方以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的步骤包括以下步骤： 根据所述预设匹配规则，将所述全同态密文集转换为各个距离平方中数值最小的距离 平方对应的人脸标识的加法同态加密密文，生成识别结果的全同态加密密文； 或， 根据所述预设匹配规则，将所述全同态密文集转换为所述预设匹配阈值对应的人脸标 识的加法同态加密密文，生成识别结果的全同态加密密文。
5. 根据权利要求1至4中任意一项所述的人脸识别方法，其特征在于： 在接收人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥以及密钥密文的步骤之后， 还包括以下步骤： 接收至少三个随机数中每个随机数的加法同态加密数据； 在基于所述预设匹配阈值、每个距离平方以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的步骤之后，还包括以下 步骤： 通过所述全同态加密密钥，对所述密钥密文与每个随机数的加法同态加密数据的相加 值进行加密，生成每个随机数的全同态加密密文； 根据所述至少三个随机数与识别结果间的预设验证关系，将每个随机数的全同态加密 密文和所述识别结果的全同态加密密文转换为待验证的全同态加密密文。
6. -种人脸识别系统，其特征在于，包括： 接收模块，用于接收人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥以及密钥密 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； 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阈值、平均脸与 每个特征脸的向量积的相反数、以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，生成匹配阈值密文、每个特征脸对应的平均脸投影加密 数据、以及每个数据库脸对应的加密数据； 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； 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； 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 阈值密文、所述投影脸的加法同态加密密文以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阈值的全同态加密密文、所述投影脸的全同态加密密 文以及每个距离平方的全同态加密密文的全同态密文集； 识别模块，用于基于所述预设匹配阈值、每个距离平方以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。
7. 根据权利要求6所述的人脸识别系统，其特征在于，所述投影脸密文模块还包括第 一乘方模块、第一连乘模块和第一加密数据转换模块，其中： 所述第一乘方模块用于分别以每个特征脸的第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，其中，i为1到N中的任意一个整数，N为人脸数据的分量个数； 所述第一连乘模块用于将以相同的特征脸的分量为指数的乘方运算结果进行连乘，生 成每个特征脸对应的连乘加密数据； 所述第一加密数据转换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，以构成所述投影脸的加法同态 加密密文。
8. 根据权利要求7所述的人脸识别系统，其特征在于，所述距离平方密文模块还包括 第二乘方模块、第二连乘模块和第二加密数据转换模块，其中： 所述第一乘方模块，用于分别以每个数据库脸在第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，其中，j为1到K中的 任意一个整数，K为特征脸的个数； 所述第二连乘模块，用于将以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，生成每个数据库脸对应的连乘加密数据； 所述第二加密数据转换模块，用于分别将相同的数据库脸对应的连乘加密数据与加密 数据进行相乘，生成每个距离平方的加法同态加密密文。
9. 根据权利要求6至8中任意一项所述的人脸识别系统，其特征在于，还包括随机加密 数据接收模块、随机数全同态加密模块和加密验证模块，其中： 所述随机加密数据接收模块用于接收至少三个随机数中每个随机数的加法同态加密 数据； 所述随机数全同态加密模块用于通过所述全同态加密密钥，对所述密钥密文与每个随 机数的加法同态加密数据的相加值进行加密，生成每个随机数的全同态加密密文； 所述加密验证模块用于根据所述至少三个随机数与识别结果间的预设验证关系，将每 个随机数的全同态加密密文和所述识别结果的全同态加密密文转换为待验证的全同态加 密密文。
10. -种人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收用户端发送的人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥以及密钥密文， 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； 通过所述加法同态加密密钥分别对预设匹配阈值、平均脸与每个特征脸的向量积的相 反数、以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，生成匹配阈值密文、每个特征脸对应的平均脸投影加密数据、以及每个数据库脸对 应的加密数据； 向外包服务器发送所述人脸加密数据和各个特征脸； 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以每个特征脸的第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，并将以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； 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，以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； 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； 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以每个数据库脸在第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，并将以相 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； 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； 向所述外包服务器发送所述匹配阈值密文、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、以及所述预设匹配阈值、每个 距离平方与各人脸标识间的预设匹配规则，以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阈值密文、所述投影脸的加法同态加密密文以及每个距离 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阈值的全同态加密密 文、所述投影脸的全同态加密密文以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。
11. 根据权利要求10所述的人脸识别方法，其特征在于： 在接收用户端发送的人脸加密数据、全同态加密密钥、加法同态加密密钥以及密钥密 文的步骤之后，还包括以