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一种基于CNN特征提取器的安全人脸认证系统设计方法

摘要

一种基于CNN特征提取器的安全人脸认证系统设计方法属于生物特征识别领域,具体涉及一种利用CNN提取人脸特征并用Paillier算法和不经意传输协议进行加密的方法。和SCiFi系统相比,本发明将手工提取的特征更换为CNN自动学习的特征,并进行二值化以去除噪声影响,认证准确率较高。在LFW库view2上的测试认证率为91.48%。在整个认证的过程中,服务器不会得知请求者的任何特征信息,只能接收到特征的密文信息而不能进行解密。而客户端只得知是否认证通过,对包括汉明距离在内的其他信息一无所知。本系统采用320bit的特征表示一幅人脸图片,特征数据量较SCiFi系统降低了2/3,因此加密和认证的耗时低,实时性高。

著录项

  • 公开/公告号CN105631296B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-07-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN201511028166.5

  • 申请日2015-12-30

  • 分类号G06F21/32(20130101);G06K9/62(20060101);H04L9/32(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘萍

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2022-08-23 10:14:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-07-31

    授权

    授权

  • 2016-06-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/32 申请日:20151230

    实质审查的生效

  • 2016-06-01

    公开

    公开

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