近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動設備的迅速普及和發(fā)展,圖像成為了人們記錄分享生活的重要手段,越來越多的圖像數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡上出現(xiàn)和存儲。伴隨著刷臉時代的到來,人臉驗證已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ矸蒡炞C的重要手段,同時,越來越多的人開始關注上傳至網(wǎng)絡上的包含人臉的照片的安全。因此,急需采取措施保護圖像中的人臉隱私,防止出現(xiàn)人臉隱私的泄露和濫用。人臉隱私保護主要是為了去除圖像中的人臉所包含的顯著身份特征,消除人臉和其所有者之間的聯(lián)系。本文針對人臉隱私保護算法展開研究,分別對人臉隱私保護常用的模糊處理和加密處理算法進行總結,分析了現(xiàn)有算法的優(yōu)點和不足。針對目前基于模糊處理和加密處理的人臉隱私保護算法中存在的圖像視覺效果和圖像可用性變差,以及無法可逆恢復等問題,本文設計了一種基于全局圖像幾何變形的可逆人臉隱私保護算法。該算法首先對人臉全局區(qū)域進行分塊映射,得到每個分塊的目標變形形狀,然后對每一個小塊進行可逆幾何變形,記錄變形過程中丟失的像素信息和插值像素區(qū)域位置,并在變形過程中將丟失信息的高四位填充在插值區(qū)域低四位,得到全局人臉隱私保護后的圖像,最終將丟失信息的低四位和人臉坐標等信息通過可逆信息隱藏技術隱藏在人臉隱... 

【文章來源】：西南交通大學四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖像數(shù)據(jù)集中的圖像

所有 YUV 分量的 DC 和 AC 系數(shù)都添加擾動；第 4 等級為超高加擾等級過將每個 DC 值與和它具有相同比特長度的偽隨機數(shù)之間執(zhí)行按位異或C 系數(shù)，但是若采用超高加擾等級，將有可能導致后續(xù)熵編碼運算開銷過薦采用。采用文獻[45]進行人臉隱私保護后的結果如圖 2-2 所示，其中圖像，圖(b)~(d)分別表示加擾等級分別為 1~3 時，人臉隱私保護的結果。從，當采用高級加擾時，人臉隱私保護的安全效果達到最高。因此在后續(xù)的將采用高級加擾模式作為文獻[45]的人臉隱私保護結果。(a)原始圖像 (b)低級加擾

西南交通大學碩士研究生學位論文 第 10 頁證了隱私的安全性，另一方面，由于僅僅對圖像進行了模糊處理，對圖像整體的視覺質(zhì)量影響較小。但是由于該方法造成了較多的信息丟失，因此進行人臉隱私保護后不能夠恢復原始圖像。


本文編號：3211336