近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)設(shè)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(luò)上出現(xiàn)和存儲(chǔ)。伴隨著刷臉時(shí)代的到來,人臉驗(yàn)證已經(jīng)成為了人們?nèi)粘Ｉ矸蒡?yàn)證的重要手段,同時(shí),越來越多的人開始關(guān)注上傳至網(wǎng)絡(luò)上的包含人臉的照片的安全。因此,急需采取措施保護(hù)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(hù)主要是為了去除圖像中的人臉?biāo)娘@著身份特征,消除人臉和其所有者之間的聯(lián)系。本文針對(duì)人臉隱私保護(hù)算法展開研究,分別對(duì)人臉隱私保護(hù)常用的模糊處理和加密處理算法進(jìn)行總結(jié),分析了現(xiàn)有算法的優(yōu)點(diǎn)和不足。針對(duì)目前基于模糊處理和加密處理的人臉隱私保護(hù)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(fù)等問題,本文設(shè)計(jì)了一種基于全局圖像幾何變形的可逆人臉隱私保護(hù)算法。該算法首先對(duì)人臉全局區(qū)域進(jìn)行分塊映射,得到每個(gè)分塊的目標(biāo)變形形狀,然后對(duì)每一個(gè)小塊進(jìn)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(hù)后的圖像,最終將丟失信息的低四位和人臉坐標(biāo)等信息通過可逆信息隱藏技術(shù)隱藏在人臉隱... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)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(dòng)；第 4 等級(jí)為超高加擾等級(jí)過將每個(gè) DC 值與和它具有相同比特長度的偽隨機(jī)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(jí)，將有可能導(dǎo)致后續(xù)熵編碼運(yùn)算開銷過薦采用。采用文獻(xiàn)[45]進(jìn)行人臉隱私保護(hù)后的結(jié)果如圖 2-2 所示，其中圖像，圖(b)~(d)分別表示加擾等級(jí)分別為 1~3 時(shí)，人臉隱私保護(hù)的結(jié)果。從，當(dāng)采用高級(jí)加擾時(shí)，人臉隱私保護(hù)的安全效果達(dá)到最高。因此在后續(xù)的將采用高級(jí)加擾模式作為文獻(xiàn)[45]的人臉隱私保護(hù)結(jié)果。(a)原始圖像 (b)低級(jí)加擾

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 第 10 頁證了隱私的安全性，另一方面，由于僅僅對(duì)圖像進(jìn)行了模糊處理，對(duì)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(jìn)行人臉隱私保護(hù)后不能夠恢復(fù)原始圖像。


本文編號(hào)：3211336