买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西安邮电大学申请的专利云环境下支持隐私保护的图像检索方法及系统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：CN119788423B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510268703.0，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权云环境下支持隐私保护的图像检索方法及系统是由杨腾飞;王爱玲;何嘉纬;刘志全;任方;王腾;高雯;罗维设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本云环境下支持隐私保护的图像检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种云环境下支持隐私保护的图像检索方法及系统，涉及图像检索技术领域，该方法通过图像所有者对图像构建第一密文图像特征向量、第一密文聚类中心和密文图像，并上传给第一云服务器；第一云服务器对第一密文图像特征向量进行密钥转换，与第二云服务器一起构建聚类索引球树；图像查询者使用查询密钥对查询特征向量进行加密得到第一查询特征向量，并上传给第一云服务器；第一云服务器对第一查询特征向量进行密钥转换，与第二云服务器共同进行查询操作得到相应的查询结果；图像查询者用图像解密密钥解密加密图像，得到明文下的图像检索结果。本发明使用同态加密技术加密，适用于多用户和多所有者的场景，有利于图像检索时的隐私保护。

本发明授权云环境下支持隐私保护的图像检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云环境下支持隐私保护的图像检索方法，其特征在于，包括：授权中心生成各图像查询者的查询密钥、第一云服务器的第一服务密钥、第二云服务器的第二服务密钥和各图像所有者的所有者密钥，并分发；各所述图像所有者聚类各自图像的图像特征向量得到聚类中心；基于所述所有者密钥、所述图像特征向量、所述聚类中心和所述图像，生成第一密文图像特征向量、第一密文聚类中心和密文图像，并上传；所述第一云服务器基于所述第一服务密钥对各所述第一密文图像特征向量和各所述第一密文聚类中心进行密钥转换，得到各第二密文图像特征向量和各第二密文聚类中心；在所述第二云服务器的辅助下，基于所述第二服务密钥、同态加密算法和各所述第二密文聚类中心构建聚类索引球树；所述图像查询者基于所述查询密钥加密查询图像的查询特征向量，得到第一密文查询特征向量，并上传；所述第一云服务器基于所述第一服务密钥对所述第一密文查询特征向量进行密钥转换，得到第二密文查询特征向量；在所述第二云服务器的辅助下，基于所述第二密文查询特征向量查询所述聚类索引球树，得到至少一个第二密文聚类中心；根据所述第二密文查询特征向量查询所述至少一个第二密文聚类中心对应的第二密文图像特征向量，得到至少一个第二密文图像特征向量；发送所述至少一个第二密文图像特征向量对应的密文图像和对应的图像所有者的标识给所述图像查询者；所述图像查询者基于所述标识对应的所有者密钥解密所述密文图像，得到所述图像；所述在所述第二云服务器的辅助下，基于所述第二服务密钥、同态加密算法和各所述第二密文聚类中心构建聚类索引球树，包括：步骤A：所述第一云服务器和所述第二云服务器将各所述第二密文聚类中心作为节点划分至根球体中，将所述根球体作为当前球体；步骤B：基于所述第二服务密钥和同态加密算法，计算所述当前球体中各所述节点的均值，得到所述当前球体的中心节点；步骤C：计算各剩余节点与所述中心节点的第一距离；将所述第一距离最大的剩余节点，确定为所述当前球体的第一边界节点，并将最大的所述第一距离作为所述当前球体的半径，所述剩余节点是指未形成父子关系的节点；步骤D：计算各所述剩余节点与所述第一边界节点的第二距离；将所述第二距离最大的剩余节点，确定为所述当前球体的第二边界节点；步骤E：将所述第一边界节点和所述第二边界节点分配给所述中心节点，并分别作为所述中心节点的左孩子节点和右孩子节点；步骤F：根据所述当前球体中各所述剩余节点分别与所述第一边界节点和所述第二边界节点之间的距离，对各所述剩余节点进行划分，得到两个子球体；步骤G：针对每个所述子球体，将所述子球体作为当前球体，继续执行所述步骤B至所述步骤G，直至所述子球体只包含一个节点，令所述子球体的半径为无限小，所述子球体的左孩子节点和右孩子节点均为空。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安邮电大学，其通讯地址为：710121 陕西省西安市长安区西长安街618号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。