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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明涉及人脸隐私保护领域，公开了基于目标检测技术的人脸图像加解密方法、系统和设备。该方法包括：获取图像中的人脸区域，基于所述获得的人脸图像生成明文关联密钥，使用整数随机序列对人脸区域图像进行像素置乱、像素扩散和行列置乱，得到加密人脸图像，将加密人脸图像与非人脸区域融合得到密文图像。本发明通过结合目标检测技术，对图像中的人脸区域进行检测提取，并结合超混沌Chen系统，针对图像中的人脸区域进行局部加密，在实现人脸隐私保护功能的同时减少了加密过程的计算量，提高了加密算法的效率。

主权项：1.基于目标检测技术的人脸图像加解密方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用MTCNN模型对输入的明文图像进行检测，获取人脸区域图像和人脸位置坐标，计算人脸图像的平均灰度值；所述MTCNN模型为经过GPU训练完成的MTCNN人脸检测模型，将明文图像输入MTCNN人脸检测模型获取人脸区域位置坐标，根据获取的人脸区域位置坐标裁剪原明文图像得到大小为MXN的人脸图像，计算人脸图像的平均灰度值；所述人脸区域位置坐标包括人脸区域的左上角坐标和人脸区域的右下角坐标；S2、设定初始密钥，根据初始密钥和人脸图像的平均灰度值计算超混沌Chen系统的第一组初始值，迭代超混沌Chen系统生成第一组混沌序列；所述步骤S2包括：设定初始密钥，根据人脸图像的平均灰度值计算四个初始值的变化量；将初始密钥与四个初始值的变化量运算，产生明文关联的第一组初始值；将第一组初始值代入超混沌Chen系统，对超混沌Chen系统进行迭代，获取四个混沌序列；所述第一组初始值的运算公式为： 其中，为第一组初始值，为初始密钥，、、、分别为初始值的变化量；所述超混沌Chen系统的迭代方程为： 其中m、q、p、n、r是系统的参数，，x、y、z、h是产生混沌序列的状态变量；S3、使用人脸图像的平均灰度值与第一组混沌序列进行计算，更新获取超混沌Chen系统的第二组初始值，迭代超混沌Chen系统生成第二组混沌序列；所述第二组初始值的运算公式为： 其中，为第二组初始值，、、、为混沌序列的元素，、、、分别为初始值的变化量；S4、对第一组混沌序列和第二组混沌序列进行预处理，转化为预设长度的整数随机序列和整数索引序列，使用整数随机序列对人脸区域图像进行像素置乱、像素扩散和行列置乱，得到加密人脸图像；S5、将加密人脸图像与明文图像中的非人脸区域融合为一幅图像，并对人脸位置坐标进行异或加密，将加密的人脸位置坐标嵌入到融合后的图像中，得到最终的密文图像。

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百度查询： 华南理工大学 基于目标检测技术的人脸图像加解密方法、系统和设备