一种基于特征脸的隐私身份认证方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113591650A(43)申请公布日2021.11.02(21)申请号202110830854.2(22)申请日2021.07.22(71)申请人杭州电子科技大学地址310018浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人游林朱强丁颖(74)专利代理机构杭州浙科专利事务所(普通合伙)33213代理人孙孟辉(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06F21/60(2013.01)H04L9/00(2006.01)权利要求书5页说明书12页附图3页(54)发明名称一种基于特征脸的隐私身份认证方法(57)摘要本发明属于人脸识别领域，公开了一种基于特征脸的隐私身份认证方法，核心实现步骤包括：1.第三方计算特征模板；2.图像预处理；3.图像生成Paillier公私钥；4.加密图像；5.第三方计算加密图像特征；6.生成Witness与Statement；7.生成CRS；8.用户生成证明；9.验证者验证证明；10.返回验证结果。本发明基于特征脸算法与同态加密算法，可信第三方在密文域上计算用户图像的特征值，却无法获取到用户的真实特征值，从根源上杜绝了生物特征信息被滥用、盗用的风险；实现了用户的隐私身份认证。CN113591650ACN113591650A权利要求书1/5页1.一种基于特征脸的隐私身份认证方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：可信第三方计算特征模板；步骤2：构造加密系统；步骤3：发送Statement(陈述)；步骤4：发送加密图像与公钥；步骤5：计算人脸特征值；步骤6：求线性等式；步骤7：计算中间值；步骤8：返回密文Witness；步骤9：生成CRS；步骤10：解密Witness；步骤11、步骤12：发送CRS；步骤13：发送证明；步骤14：验证证明；步骤15：返回验证结果。2.根据权利要求1所述的基于特征脸的隐私身份认证方法，其特征在于，所述步骤1包括如下具体步骤：步骤1.1：将人脸图像进行预处理操作；步骤1.2：将人脸图像转换为一个列向量：经过灰度化处理的图片是一个矩阵，将这个矩阵的每一个行连接到一起，变成一个向量，将该向量转换为列向量；步骤1.3：将数据集中的所有图片转换为向量后，得到一个矩阵，在此基础上进行零均值化处理，将所有的人脸在对应的维度求平均，得到一个平均脸向量；每个人脸向量，减去该向量完成零均值化处理；步骤1.4：将经过零均值化处理的图像组合在一起，得到一个矩阵，通过该矩阵得到PCA算法的协方差矩阵；计算协方差矩阵的特征值与特征向量，选取最大的n个特征向量，作为特征脸模板；3.根据权利要求2所述的基于特征脸的隐私身份认证方法，其特征在于，所述的步骤2包括：步骤2.1：首先对图像进行预处理操作；步骤2.2：将图像预处理阶段的输出图像A，求其逆元素，生成新的图像矩阵A'；步骤2.3：求图像哈希；步骤2.4：构造用户的公私钥；步骤2.5：加密个人图像；所述步骤2.1的具体步骤如下：步骤2.1.1：首先获取人脸图像；步骤2.1.2：将人脸图像进行灰度化处理；步骤2.1.3：随后将人脸图像进行重置大小，转化为固定大小的图像；步骤2.1.4：将图像进行降噪处理；排除获取图像时，因为周围环境或设备原因产生的噪声干扰；2CN113591650A权利要求书2/5页步骤2.1.5：对图像进行直方图均衡化处理；所述步骤2.2的具体步骤如下：根据公式f'(x,y)＝255‑f(x,y)求其图像对应逆元素，生成新的图像A'。其中f(x,y)为坐标(x,y)在原始图像上的像素值；f'(x,y)为新的图像在坐标(x,y)上的像素值；所述步骤2.3的具体步骤如下：对原始图像和新生成的图像进行哈希运算；根据Y＝Hash(X)公式，对图像X求哈希值，Y为哈希函数的输出；对A与A'分别做哈希运算，生成Y1＝Hash(A),Y2＝Hash(A')；所述步骤2.4的具体步骤如下：根据Paillier算法与步骤2.3的图像哈希值，构造出用户的公私钥；其中大素数p为大于A且与A最近的素数，大素数q为大于A'且与A'最近的素数，并且满足gcd(pq,(p‑1)(q‑1))＝1；根据公式λ＝lcm(p‑1,q‑1)，计算出p‑1与q‑1的最小公倍数λ；根据公式N＝p·q，计算出N；随机选取整数g，且满足gcd(L(gλmodN2),N)＝1其中mod表示为取模运算，gcd表示求最大公倍数操作；G表示集合{0,1,2,3,…,N2‑1}内的元素,L(u)＝u‑1/N；最后得出公钥为(g,N),私钥为(p,q)；所述步骤2.5包括如下具体步骤：根据Paillier算法产生的公钥对(g,N)对图像的每个像素值进行加密处理:G(x,y)＝gf(x,y)rNmodN2f