基于GAN的人脸隐私保护识别算法研究  

作　　者：黄炎华 吴震东[1] 项慧 陈娟[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学网络空间安全学院,浙江310018

出　　处：《网络安全技术与应用》2024年第11期33-36,共4页Network Security Technology & Application

基　　金：国家自然科学基金(No.61772162);浙江省重点研发计划(2023C03198)。

摘　　要：个人隐私保护如今已经被深入研究。人脸识别应用的隐私保护将人脸隐私保护与识别相结合。传统的人脸隐私保护方法对人脸图像进行加密或扰动来进行保护。然而,在识别过程中需要恢复原始人脸图像或参数,这就造成了潜在的隐私泄露。目前的人脸隐私保护识别方法普遍存在识别准确率较低的问题。本文将AES加密图像数据分布引入原始人脸中,并据此提出了一种基于生成对抗网络GAN的人脸隐私保护识别方法。该方法生成具有隐私保护的置乱人脸图像,图像的模糊程度与加密图像类似,服务器直接对置乱人脸图像进行识别,识别精度与正常人脸图像的识别精度相当。方法同时保证隐私保护人脸的可撤销性和不可逆性。

关 键 词：人脸识别 隐私保护 GAN 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP309[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]