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申请/专利权人：海南大学

摘要：本发明公开了一种基于Ridgelet‑DCT变换和Tent‑Henon双混沌的加密人脸识别方法。利用双混沌模型生成第一加密密钥和第二加密密钥，在对人脸图像进行Ridgelet变换后，将Ridgelet变换域下的人脸图像与第一加密密钥进行一次加密。再对加密图像进行DCT变换，与第二加密密钥做哈达马积运算进行二次加密，通过DCT逆变换后得到加密后的人脸图像。最后结合PCA算法提取加密人脸图像特征，训练神经网络模型来完成人脸图像的加密识别。提高了人脸图像的抗几何攻击和遮挡攻击能力，具有高鲁棒性。

主权项：1.一种基于Ridgelet-DCT变换和Tent-Henon双混沌的加密人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于Tent混沌置乱和Henon混沌置乱构建Tent-Henon双混沌模型，Tent-Henon双混沌模型中，对Tent混沌置乱和Henon混沌置乱的输出矩阵进行二值化处理后，将二值化后的Tent混沌置乱的输出矩阵与Henon混沌置乱的输出矩阵分别做异或运算和哈达马积运算，得到第一加密密钥和第二加密密钥；S2、获取人脸图像样本，将人脸图像样本转换为灰度图像，得到图像矩阵；S3、对图像矩阵进行Ridgelet变换，得到Ridgelet变换域下的图像数据；S4、将Ridgelet变换域下的图像数据与第一加密密钥进行哈达马积运算，得到Ridgelet变换域下的第一加密图像数据；S5、对第一加密图像数据进行DCT变换后与第二加密密钥进行哈达马积运算，得到第二加密图像数据；S6、对第二加密图像数据进行DCT逆变换，得到加密人脸图像数据；S7、将加密人脸图像数据加入加密人脸图像数据库，将加密人脸图像数据库的加密人脸图像数据划分为训练集和测试集；S8、基于PCA算法提取加密人脸图像数据的加密人脸数据特征，得到降维后的投影矩阵；S9、将训练集中的加密人脸图像数据利用PCA算法进行降维，得到投影矩阵后，将其预置入神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络，并用测试集对训练好的神经网络进行测试；S10、获取待识别人脸图像，执行步骤S2-S6后，将得到的加密人脸图像数据，利用PCA算法提取降维的投影矩阵输入到训练好的神经网络，得到加密人脸图像识别结果。

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权利要求：

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