下步骤： 接收所述用户端发送的至少三个随机数中每个随机数的加法同态加密数据； 向所述外包服务器发送每个随机数的加法同态加密数据、以及所述至少三个随机数与 识别结果间的预设验证关系，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，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。
12. -种人脸识别系统，其特征在于，包括： 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； 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； 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； 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，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； 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； 第三接收模块，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； 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； 第三发送模块，用于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包括人脸标识的 识别结果的全同态加密密文。
13.根据权利要求12所述的人脸识别系统，其特征在于，还包括第四接收模块和第四 发送模块，其中： 所述第四接收模块用于接收所述用户端发送的至少三个随机数中每个随机数的加法 同态加密数据； 所述第四发送模块用于向所述外包服务器发送每个随机数的加法同态加密数据、以及 所述至少三个随机数与识别结果间的预设验证关系，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，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。
14. 一种人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 接收数据库端发送的人脸加密数据和各个特征脸，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； 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人 脸投影加密数据； 向所述数据库端发送每个特征脸对应的人脸投影加密数据，以使所述数据库端将每个 特征脸对应的人脸投影加密数据转换为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； 接收所述数据库端发送的所述投影脸的加法同态加密密文和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； 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 数据脸对应的连乘加密数据； 向所述数据库端发送每个数据脸对应的连乘加密数据，以使所述数据库端将每个数据 库脸对应的连乘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； 接收所述数据库端发送的全同态加密密钥、加法同态加密密钥、对加法同态解密密钥 进行全同态加密所得的密钥密文、预设匹配阈值的加法同态加密数据、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； 通过所述全同态加密密钥，对所述密钥密文分别与所述预设匹配阈值的加法同态加密 数据、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； 基于所述预设匹配规则，将所述全同态密文集转换为识别结果的全同态加密密文。
15. 根据权利要求14所述的人脸识别方法，其特征在于： 在接收数据库端发送的人脸加密数据和各个特征脸的步骤之后，还包括以下步骤： 接收所述数据库端发送的至少三个随机数中每个随机数的加法同态加密数据、以及所 述至少三个随机数与识别结果间的预设验证关系； 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； 向用户端发送所述待验证的全同态加密密文，以使所述用户端通过全同态解密密钥对 所述待验证的全同态加密密文进行解密，并验证解密结果是否与所述预设验证关系一致。
16.-种人脸识别系统，其特征在于，包括： 第五接收模块，用于接收数据库端发送的人脸加密数据和各个特征脸，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； 第一乘方用于，用于以每个特征脸的第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； 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 每个特征脸对应的人脸投影加密数据； 第五发送模块，用于向所述数据库端发送每个特征脸对应的人脸投影加密数据，以使 所述数据库端将每个特征脸对应的人脸投影加密数据转换为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； 第六接收模块，用于接收所述数据库端发送的所述投影脸的加法同态加密密文和用于 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； 第二乘方模块，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； 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，生成每个数据脸对应的连乘加密数据； 第六发送模块，用于向所述数据库端发送每个数据脸对应的连乘加密数据，以使所述 数据库端将每个数据库脸对应的连乘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； 第七接收模块，用于接收所述数据库端发送的全同态加密密钥、加法同态加密密钥、对 加法同态解密密钥进行全同态加密所得的密钥密文、预设匹配阈值的加法同态加密数据、 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； 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预设 匹配阈值的加法同态加密数据、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规则，将所述全同态密文集转换为识别结果的全同 态加密密文。
17. 根据权利要求16所述的人脸识别系统，其特征在于，还包括第八接收模块、随机数 全同态加密模块、加密验证模块和第七发送模块，其中： 所述第八接收模块，用于接收所述数据库端发送的至少三个随机数中每个随机数的加 法同态加密数据、以及所述至少三个随机数与识别结果间的预设验证关系； 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； 所述第七发送模块用于向用户端发送所述待验证的全同态加密密文，以使所述用户端 通过全同态解密密钥对所述待验证的全同态加密密文进行解密，并验证解密结果是否与所 述预设验证关系一致。
【专利摘要】本发明涉及一种人脸识别方法和系统，所述方法包括：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，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。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。
【IPC分类】G06K9-00, H04L29-06
【公开号】CN104821942
【申请号】CN201510194166
【发明人】唐春明, 张永强, 项灿, 刘
【申请人】广州大学, 广东数字证书认证中心有限公司
【公开日】2015年8月5日
【申请日】2015年4月22日