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！

申请/专利权人：淮阴工学院

摘要：本发明公开了一种基于改进特征相似性学习的图像检索及验证方法，密钥生成中心发送数据所有者、查询用户和云服务器密钥；数据所有者加密图像集生成密文图像集，构建MerkleTigerHash树；数据所有者将图像集、查询用户将查询图像均输入具有差分隐私的神经网络，一个输出密文特征向量作为索引，另一个密文特征向量嵌入阈值得到查询请求的陷门，云服务器根据索引和陷门计算图像相似度，筛选出前K个加密图像，生成认证路径；查询用户根据认证路径恢复树根节点摘要，判断与原根节点摘要是否一致，并利用密钥和转换密钥对结果集中的密文图像集解密。本发明既能减少数据计算开销保护数据传输时的隐私，又能对接收结果集进行验证，具有切实可行的实用价值。

主权项：1.一种基于改进特征相似性学习的图像检索及验证方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：系统参数初始化；给定一个安全参数λ，密钥生成中心KGC选择一个大素数p，G1和G2分别是阶为p的循环加法群和循环乘法群，定义G1的生成元为g，G1到G2的双线性映射e：G1×G1→G2，定义Tiger哈希函数表示一个单向可压缩函数，Z表示矩阵，M、H分别表示矩阵Z的行、列数，Rλ表示λ位实数，密钥生成中心KGC公开系统参数步骤2：密钥生成；密钥生成中心KGC为系统中数据所有者DO、查询用户SU和云服务器CS分别生成密钥，生成基于双线性对的转换密钥KE，通过安全通道进行传递；步骤3：密文图像集C和MerkleTigerHash树生成；数据所有者DO使用密钥DK依次加密图像集Pic，生成密文图像集C，将Tiger哈希函数生成的Tiger哈希值作为MerkleTigerHash树的叶节点摘要，构造出一棵完整的MerkleTigerHash树，最后将密文图像集C和MerkleTigerHash树发送给云服务器CS；步骤4：索引上传；数据所有者DO对图像集Pic进行特征提取，并将密文特征向量发送给云服务器CS；步骤5：陷门上传；查询用户SU首先定义查询图像Q的阈值K，K∈R，其次对查询图像Q进行特征提取，最终生成查询请求的陷门，提交给云服务器CS；步骤6：图像检索；云服务器CS根据索引和陷门，利用基于双线性距离的相似性学习计算出图像相似度S，并在密文图像集C中进行检索，最终将密文图像集C′和基于双线性对的转换密钥KE放入结果集{R}；步骤7：路径生成；云服务器CS根据满足条件密文图像集C′，利用Tiger哈希函数Fδ重新计算相应的Tiger哈希值TH′＝{hc1，...，hcK}，为Tiger哈希值TH′对应的叶节点依次找出从该节点到根节点路径上每个节点的兄弟节点Ni，j，为Tiger哈希值TH′中的每一个数值生成由兄弟节点{Ni，j}和Tiger哈希值TH′的图像id组成的认证路径APIi，将认证路径API＝{API1，...，APIK}和根节点N1，i的Tiger哈希值Root＝hn1,n添加到结果集{R}中，最后将结果集{R}发送给查询用户SU；步骤8：结果验证；查询用户SU根据认证路径API恢复MerkleTigerHash树根节点的Tiger哈希值Root′，判断Root′是否等于Root，若不等，则拒绝接收结果集{R}，否则利用密钥SK和转换密钥KE对结果集{R}中的密文图像集C′解密。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 一种基于改进特征相似性学习的图像检索及验证方法