申请/专利权人：青岛山科智汇信息科技有限公司;青岛山科人工智能有限公司

申请日：2024-02-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117786644A

主分类号：G06F21/32

分类号：G06F21/32;G06V40/16;G06F21/60;G06F21/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明提供了一种人脸自身特征参与加解密的安全人脸识别系统，属于人脸识别技术领域，该人脸自身特征参与加解密的安全人脸识别系统，其特征在于，包括基础数据随机生成模块、人脸采集注册模块以及人脸识别模块；所述基础数据随机生成模块用于生成1个随机密钥集合和1个人脸加密数据集合，所述人脸采集注册模块用于对人脸数据进行加密，所述人脸识别模块用于将人脸数据并与注册人脸信息进行比对，判断人脸特征；本发明可以实现每条人脸数据采用独立的密钥加解密，且每个密钥均由用户人脸特征数据本身决定，人脸注册与识别全程不存储所用密钥，显著提高了系统的安全性和隐私性。

主权项：1.一种人脸自身特征参与加解密的安全人脸识别系统，其特征在于，包括基础数据随机生成模块、人脸采集注册模块以及人脸识别模块；所述基础数据随机生成模块用于生成1个随机密钥集合和1个人脸加密数据集合，其中所述随机密钥集合内有P条记录，每条记录包含第一浮点值和随机密钥值，所述第一浮点值和所述随机密钥值均为随机生成的，其中，所述第一浮点值维数与所述随机密钥值维数相等；所述人脸加密数据集合内有Q条记录，每条记录包含第二浮点值和足够存放人脸加密数据的缓冲区，所述第二浮点值为随机生成的，所述第二浮点值的维数为所述第一浮点值的二倍；所述人脸采集注册模块，用于根据深度学习模型计算人脸特征向量，对人脸特征向量进行拆分，计算拆分后的人脸特征向量与随机密钥的距离值，从而得到密钥，对人脸数据进行加密；所述人脸识别模块用于分别计算拆分后的人脸特征向量与随机密钥值的距离值，分别得到K个密钥组，从而得到密钥F2；并计算拆分后的特征向量与人脸加密数据集合的距离值对人脸特征进行解析。

全文数据：

权利要求：

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