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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119865560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510062174.9，技术领域涉及：H04N1/44；该发明授权一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法是由丁大为;谢栋;杨宗立;刘涛;刘祥设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法在说明书摘要公布了：本发明属于数字图像加密技术领域，公开了一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法，包括以下步骤：基于现有的混沌映射系统模型，添加指数项和取余函数对系统模型进行性能优化，建立三维限幅耦合超混沌映射系统模型；基于三维限幅耦合超混沌映射系统模型，设计彩色图像人脸加密方案。本发明采用上述一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法，建立三维限幅耦合超混沌映射系统模型，选择性地加密面部区域，使混沌范围广，复杂度高；采用基于DeepFace模型的人脸识别加密方案，以有效提升加密速度；使用PSO优化算法，使加密方案能够有效地抵御已知的明文攻击，相较于传统加密有着较大的计算效率和加密质量的优势。

本发明授权一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法在权利要求书中公布了：1.一种基于面部识别和密钥优化的混沌图像选择性加密方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、基于现有的混沌映射系统模型，添加指数项和取余函数对系统模型进行性能优化，其中指数项和取余函数的添加起到了限幅的作用；基于此，建立三维限幅耦合超混沌映射系统模型，如下所示： 1； 其中，、、为系统的状态变量；为系统复杂度的控制参数；、、、为常规参数；为中间变量； 基于所建立的三维限幅耦合超混沌映射系统模型，进行动力学行为分析，具体包括李雅普诺夫指数图、分岔图、相图、样本熵以及NIST测试； 步骤S2、基于三维限幅耦合超混沌映射系统模型，设计彩色图像人脸加密方案，具体过程如下： 步骤21、读取原始图像并根据前面的面部识别结果提取尺寸为M×N×3的面部图像，并将其重排为M×3×N大小； 步骤22、将识别到的人脸图像与数据库中的图像进行匹配，若匹配成功，则继续加密操作； 步骤23、利用粒子群优化算法搜索最佳系统密钥，并控制三维限幅耦合超混沌映射系统模型产生所需的伪随机序列； 步骤24、对重排后的人脸图像进行循环移位的像素重排以及利用半张量积运算的像素值混淆，然后将其重排为M×N×3尺寸； 步骤25、将加密后的人脸图像嵌回原始图像中，得到最终加密结果。

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