结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别

摘要

为保护彩色人脸图像的隐私并提高识别准确率,提出一种结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别算法.首先将彩色人脸图像的颜色分量编码为纯四元数矩阵,使用双随机相位加密和四元数Gyrator变换进行加密.为了隐藏原始彩色人脸图像的内容,通过随机二值幅度掩模选取部分密文进行解密,得到不可见的人脸图像,然后使用四元数格拉斯曼平均网络提取人脸的特征向量和线性支持向量机进行识别.当人脸特征模板泄露时,可以重新生成随机二值幅度矩阵并构建新的特征模板替换原始的特征模板,满足可撤销性,从而保证原始人脸图像的安全性.在Aberdeen,Georgia Tech,Visible Light和YouTube Makeup 4个数据集上与当前3种人脸隐私保护识别算法进行比较,实验结果表明该算法能够有效地提高识别率,而且对数据集的变化具有较好的鲁棒性.