(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211220922.4 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 青岛大学 地址 266100 山东省青岛市崂山区香港东 路7号 (72)发明人 于佳　高文静　郝蓉　葛新瑞　 张翰林　 (74)专利代理 机构 北京华仁联合知识产权代理 有限公司 1 1588 专利代理师 国红 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06F 21/60(2013.01) G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 基于隐私保护的人脸识别方法、 电子 设备及 存储介质 (57)摘要 本申请实施例涉及人脸识别处理领域， 公开 了一种基于隐私保护的人脸识别方法、 电子设备 及存储介质。 方法包括： 获取待识别人脸图像集 的第一图像矩阵、 目标人脸图像集的第二特征矩 阵以及投影矩阵； 基于第一图像矩阵的行数生成 第一向量和第二向量； 采用第一向量和第二向量 分别对投影矩阵、 第二特征矩阵进行加密得到加 密投影矩阵和加密第二特征矩阵； 采用第一向量 和第二向量对第一图像矩 阵进行加密得到加密 第一图像矩阵； 将加密投影矩阵和加密第二特征 矩阵发送给每个边缘服务器， 将加密第一图像矩 阵平均拆分得到的多个加密第一子图像矩 阵发 送给边缘服务器； 接收边缘服务器发送的人脸识 别结果。 本申请提高了人脸识别效率， 也避免了 人脸数据的泄 露。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115424334 A 2022.12.02 CN 115424334 A 1.一种基于隐私保护的人脸识别方法， 其特征在于， 应用于用户服务器， 所述方法包 括： 获取待识别人脸图像集对应的第 一图像矩阵、 目标人脸图像集对应的第 二特征矩阵以 及用于将所述目标 人脸图像集的第二图像矩阵转换为所述第二特 征矩阵的投影矩阵； 基于所述第一图像矩阵的行数生成n维非零的第一向量和第二向量； 其中所述第一向 量的L2范 数等于1； 采用所述第一向量和所述第二向量分别对所述投影矩阵、 所述第二特征矩阵进行加 密， 得到加密投影矩阵和加密第二特征矩阵； 采用所述第一向量和所述第二向量对所述第 一图像矩阵进行加密， 得到加密第一图像矩阵； 将所述加密投影矩阵和所述加密第 二特征矩阵发送给每个边缘服务器， 并将所述加密 第一图像矩阵平均拆分得到的多个加密第一子图像矩阵， 发送给每个所述边缘服务器， 以 使每个所述边缘服务器根据所述加密投影矩阵和所述加密第一子图像矩阵获取的加密第 一子特征矩阵， 计算所述加密第一子特征矩阵和所述加密第二特征矩阵之 间的距离来获取 所述待识别人脸图像的人脸识别结果； 接收所述 边缘服务器发送的人脸识别结果。 2.根据权利要求1所述的基于隐私保护的人脸识别方法， 其特征在于， 获取待识别人脸 图像集对应的第一图像矩阵， 包括： 对于所述待识别人脸图像集中q个所述待识别人脸图像， 将每个所述待识别人脸图像 的像素值， 按列首尾相连组成一个n维列向量； 将q个n维列向量 拼接得到所述待识别人脸图像集对应的n ×q维的第一图像矩阵。 3.根据权利要求1所述的基于隐私保护的人脸识别方法， 其特征在于， 所述采用所述第 一向量和所述第二向量分别对所述投影矩阵、 所述第二特征矩阵进行加密， 得到加密投影 矩阵和加密第二特 征矩阵， 包括： 基于所述第 一向量构建豪斯霍尔德矩阵， 并采用豪斯霍尔德矩阵对所述投影矩阵进行 加密， 得到加密投影矩阵； 基于所述第 二向量和所述第二特征矩阵的列数构建n ×m维矩阵， 并采用所述n ×m维矩 阵和所述投影矩阵对所述第二特 征矩阵进行加密， 得到加密第二特 征矩阵。 4.根据权利要求1所述的基于隐私保护的人脸识别方法， 其特征在于， 所述采用所述第 一向量和所述第二向量对所述第一图像矩阵进行加密， 得到加密第一图像矩阵， 包括： 基于所述第 一向量构建豪斯霍尔德矩阵， 基于所述第 二向量和所述第 一图像矩阵的列 数构建n×q维矩阵； 采用所述豪斯霍尔德矩阵和所述n ×q维矩阵对所述第 一图像矩阵进行加密， 得到加密 第一图像矩阵。 5.根据权利要求3所述的基于隐私保护的人脸识别方法， 其特 征在于， 采用豪斯霍尔德矩阵通过如下公式对所述投影矩阵进行加密， 得到加密投影矩阵： W′＝HW H＝I‑2VVT 其中， W′为加密投影矩阵， H为豪斯霍尔德矩阵， W为投影矩阵， I为单位矩阵， V为n维第 一向量， VT为第一向量的转置向量；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115424334 A 2采用所述n ×m维矩阵和所述投影矩阵通过如下公式对所述第二特征矩阵进行加密， 得 到加密第二特 征矩阵： Y′＝Y+WTC′ C′＝(C1， C2， ...， Cm)， Ci＝C(1≤i≤m) 其中， Y′为加密第二特征矩阵， Y为第二特征矩阵， W为投影矩阵， I为单位矩阵， C为n维 第二向量， C ′为n×m维矩阵。 6.根据权利要求4所述的基于隐私保护的人脸识别方法， 其特征在于， 所述采用所述豪 斯霍尔德矩阵和所述n ×q维矩阵通过如下公式对 所述第一图像矩阵进 行加密， 得到加密第 一图像矩阵： B′＝H(B+C″) H＝I‑2VVT C″＝(C1， C2，…， Cq)， Ci＝C(1≤i≤q) 其中， B′为加密第一图像矩阵， B为第一图像矩阵， H为豪斯霍尔德矩阵， I为单位矩阵， V 为n维第一向量， C为 n维第二向量， C ″为n×q维矩阵， VT为第一向量的转置向量。 7.根据权利要求1 ‑6中任一项所述的基于隐私保护的人脸识别方法， 其特征在于， 所述 接收所述 边缘服务器发送的人脸识别结果之后， 还 包括： 根据所述人脸识别结果获取与所述待识别人脸图像集中每个待识别人脸图像匹配的 目标人脸图像； 根据所述待识别人脸图像集的第 一图像矩阵和所述投影矩阵， 获取所述待识别人脸图 像集的第一特 征矩阵； 基于所述第 一特征矩阵中， 每个待识别人脸图像对应的第 一特征向量与匹配的目标人 脸图像在所述第二特征矩阵中对应的第二特征向量之 间的距离， 验证所述人脸识别结果是 否准确。 8.一种基于隐私保护的人脸识别方法， 其特征在于， 应用于边缘服务器， 所述方法包 括： 对于每个所述边缘服务器， 接收用户服务器发送的加密投影矩阵、 加密第一子 图像矩 阵和加密第二特 征矩阵； 根据所述加密投影矩阵和所述加密第一子图像矩阵， 获取加密第一子特 征矩阵； 计算所述加密第第 一子特征矩阵中每个加密第 一特征向量， 与 所述加密第 二特征矩阵 中每个加密第二特 征向量之间的距离； 当所述距离小于预设阈值 时， 确定所述距离所对应的加密第 一特征向量对应的待识别 人脸图像与所述距离所对应的加密第二特征向量对应的目标人脸图像匹配， 得到人脸识别 结果， 并将所述人脸识别结果发送给用户服 务器。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处理器通信连接的存储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一 个处理器执行 的指令， 所述指令被所述至少一个处理器执行， 以使所述至少一个处理器能 够执行如权利要求1至8中任一所述的基于隐私保护的人脸识别方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115424334 A 3