申请/专利权人：郑州大学

申请日：2022-05-18

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN114998080B

主分类号：G06T1/00

分类号：G06T1/00;G06V40/16;G06V40/40;G06V10/74;G06V10/80

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2022.09.20#实质审查的生效;2022.09.02#公开

摘要：本发明提供了一种人脸防篡改水印生成方法、篡改检测方法及属性检测方法，所述人脸防篡改水印生成方法包括以下步骤：步骤1，读取原始图片，检测原始图片中的人脸位置信息；步骤2，对原始图片进行截取，生成N个目标图片；步骤3，分别对目标图片进行人脸特征识别，获得N个人脸特征向量；步骤4，判断原始图片的像素信息是否低于像素阈值；若是，则执行并行压缩加密策略，获得并行字符特征向量；若否，则执行串行压缩加密策略，得到串行字符特征向量；步骤5，根据并行字符特征向量或者串行字符特征向量，生成人脸防篡改水印图像W。本发明不但能够快速生成自动适应不同像素容量原始图片的人脸防篡改水印，还能够提高人脸防篡改水印的保密性。

主权项：1.一种人脸防篡改水印生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，读取原始图片，检测所述原始图片中的人脸位置信息；其中，所述原始图片包括N个人脸信息；步骤2，根据所述人脸位置信息对所述原始图片进行截取，生成N个目标图片；其中，每个目标图片中包含一个人脸信息；步骤3，分别对所述目标图片进行人脸特征识别，获得N个人脸特征向量；其中，所述人脸特征向量与所述目标图片一一对应；步骤4，识别所述原始图片的像素信息，并判断所述原始图片的像素信息是否低于像素阈值；若是，则执行并行压缩加密策略：基于步骤3获得的N个人脸特征向量生成融合人脸特征向量，对所述融合人脸特征向量中的每个元素先放缩，再根据密码本E进行映射，获得并行字符特征向量；若否，则执行串行压缩加密策略：基于步骤3获得的N个人脸特征向量，获得第一人脸特征矩阵；将所述第一人脸特征矩阵中的每个元素放缩到预设区间内，得到第二人脸特征矩阵；将所述第二人脸特征矩阵的每个元素四舍五入到整数，得到第三人脸特征矩阵；根据预先配置的密码本E将所述第三人脸特征矩阵中的每个元素映射为密码字符，得到串行字符特征向量；步骤5，根据所述并行字符特征向量或者所述串行字符特征向量，生成人脸防篡改水印图像W。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 郑州大学 人脸防篡改水印生成方法、篡改检测方法及属性检测方法

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