中国图象图形学报A
中國圖象圖形學報A
중국도상도형학보A
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2011年
5期
800-806
,共7页
人脸识别%SIFT%安全性%隐私性%鲁棒性
人臉識彆%SIFT%安全性%隱私性%魯棒性
인검식별%SIFT%안전성%은사성%로봉성
人脸识别技术在门禁、视频监控等公共安全领域中的应用日益广泛,人脸特征数据的安全性和隐私性问题成为备受关注的焦点.提出一种基于SIFT的人脸特征安全保护新算法,首次将随机投影应用到对人脸特征数据的保护中.该算法首先利用SIFT特征对旋转、尺度缩放、光照变化等具有较好稳定性的特点,提取有较好鲁棒性的人脸数据;然后根据用户密钥对SIFT特征进行不可逆变换,生成具有可重建性的人脸特征模板数据,从而实现对人脸特征数据的保护.实验表明,该算法在CMU、AR和Feret人脸数据库中均取得较高的识别率,不仅对人脸特征数据具有保护作用,并且对姿势、遮挡和表情的变化具有较高的鲁棒性.
人臉識彆技術在門禁、視頻鑑控等公共安全領域中的應用日益廣汎,人臉特徵數據的安全性和隱私性問題成為備受關註的焦點.提齣一種基于SIFT的人臉特徵安全保護新算法,首次將隨機投影應用到對人臉特徵數據的保護中.該算法首先利用SIFT特徵對鏇轉、呎度縮放、光照變化等具有較好穩定性的特點,提取有較好魯棒性的人臉數據;然後根據用戶密鑰對SIFT特徵進行不可逆變換,生成具有可重建性的人臉特徵模闆數據,從而實現對人臉特徵數據的保護.實驗錶明,該算法在CMU、AR和Feret人臉數據庫中均取得較高的識彆率,不僅對人臉特徵數據具有保護作用,併且對姿勢、遮擋和錶情的變化具有較高的魯棒性.
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