一種加密域surf圖像特征提取方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種加密域的SURF特征提取方法，包括：構(gòu)建Paillier加密系統(tǒng)和DGK加密系統(tǒng)，生成相應(yīng)的公匙與私匙；用戶端利用Paillier加密系統(tǒng)，以生成的公匙對圖像進(jìn)行加密，然后將加密后的圖像發(fā)送給服務(wù)器端；服務(wù)器端對加密后的圖像提取SURF特征點；服務(wù)器端對提取的SURF特征點進(jìn)行校正；服務(wù)器端提取SURF特征描述子。本發(fā)明利用Pallier同態(tài)加密方法的同態(tài)特性，提出一種加密域的SURF特征提取方法。該方法無需解密即可對加密后的圖像直接提取SURF特征，避免了圖像信息的泄漏；而且取出的SURF特征點數(shù)和位置與明文域算法完全一致，描述子與明文域的誤差也僅為0.0002932%。
【專利說明】—種加密域SURF圖像特征提取方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種加密域的SURF (Speeded Up Robust Features,加速健壯特征)特征提取方法，屬于多媒體信息安全處理領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著云計算和物聯(lián)網(wǎng)等應(yīng)用對安全需求的不斷增加，人們開始研究在加密域內(nèi)進(jìn)行信號處理的可能性，即對加密后的信號直接進(jìn)行處理，可以在保證用戶信息安全的同時又不犧牲信號處理的功能。近年來，隨著云計算應(yīng)用的不斷推廣，加密域信號處理已經(jīng)成為信號處理領(lǐng)域的一個研究熱點。
[0003]SURF特征是一種局部特征提取算法。該算法提取的特征具有尺度不變、旋轉(zhuǎn)不變的性能，對光照變化、仿射變化、透視變換具有部分不變性。而且SURF算法在重復(fù)度、區(qū)分性、魯棒性三個方面均超越或接近于以往提出的算法。相比于SIFT (Scale InvariantFeature Transform,尺度不變特征變換)算法,其特征提取速度具有明顯優(yōu)勢,也因此常被人們看作是SIFT的快速算法，目前已被廣泛應(yīng)用于圖像檢索、圖像配準(zhǔn)、人臉識別等各種應(yīng)用中。
[0004]同態(tài)加密允許人們對加密后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特定的代數(shù)運(yùn)算，其得到的處理結(jié)果與對明文進(jìn)行同樣的運(yùn)算再將結(jié)果加密一樣。Paillier加密算法不僅具有加法同態(tài)特性，還可以實現(xiàn)數(shù)乘運(yùn)算，是目前最常用的同態(tài)加密算法。相比于RSA加密算法，Paillier加密算法具有更聞的運(yùn)算效率。
[0005]申請?zhí)枮?00680019169.5的專利公開了一種用于在媒體信號中嵌入水印的方法和系統(tǒng)。當(dāng)接收媒體信號的設(shè)備不被信任時，該方法和系統(tǒng)可以在媒體信號中嵌入水印，作為媒體信號的身份驗證，但是隨著媒體信號的近拷貝版本的變化，認(rèn)證精度無法保證。不如直接檢驗媒體信號的內(nèi)容，把媒體信號的內(nèi)容當(dāng)做其唯一身份驗證信息。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]本發(fā)明基于Pallier同態(tài)加密算法，提出了一種加密域的SURF特征提取方法，該方法無需解密，可針對加密后的圖像直接提取圖像的SURF特征，避免了圖像信息的泄漏。
[0007]一種加密域的SURF特征提取方法，包括以下步驟:
[0008]步驟1:構(gòu)建Paillier加密系統(tǒng)和DGK加密系統(tǒng)，生成相應(yīng)的公匙與私匙，用于圖像的加密和解密。
[0009]步驟2:用戶端利用Paillier加密系統(tǒng)，以步驟I生成的公匙對圖像進(jìn)行加密，然后將加密后的圖像發(fā)送給服務(wù)器端。
[0010]步驟3:服務(wù)器端對加密后的圖像提取SURF特征點。
[0011]步驟3.1:計算圖像每個點的海森矩陣。
[0012]步驟3.2:計算每個海森矩陣對應(yīng)的行列式值。
[0013](I)將圖像的像素值放大到100倍。[0014](2)計算每個海森矩陣對應(yīng)的行列式值。
[0015]利用方格濾波器與圖像的卷積來代替高斯二階導(dǎo)數(shù)與圖像的卷積近似計算海森矩陣對應(yīng)的行列式值。假設(shè)X、y和Xy方向的濾波器與圖像的卷積結(jié)果分別為DXX、Dyy和Dxy，海森矩陣Happra的行列式值的計算公式為:
[0016]det [HapprJ = DxxDyy-(0.9Dxy)2(I)
[0017]步驟3.3:在所有行列式值中尋找局部極值，該局部極值對應(yīng)的點即為特征點。
[0018]步驟4:服務(wù)器端對提取的SURF特征點進(jìn)行校正，即曲線擬合。
[0019]設(shè)特征點坐標(biāo)為X = (σ，y，x)T，校正后特征點的坐標(biāo)X' = (O ' , y'，χ' )τ,則:
[0020]
【權(quán)利要求】
1.一種加密域的SURF特征提取方法，其特征在于，無需解密即可針對加密后的圖像直接提取圖像的SURF特征，所述方法包括以下步驟: 步驟1:構(gòu)建Paillier加密系統(tǒng)和DGK加密系統(tǒng)，生成相應(yīng)的公匙與私匙，用于圖像的加密和解密； 步驟2:用戶端利用Paillier加密系統(tǒng)，以步驟I生成的公匙對圖像進(jìn)行加密，然后將加密后的圖像發(fā)送給服務(wù)器端； 步驟3:服務(wù)器端對加密后的圖像提取SURF特征點； 步驟3.1:計算圖像每個點的海森矩陣； 步驟3.2:計算每個海森矩陣對應(yīng)的行列式值； (1)將圖像的像素值放大到100倍； (2)計算每個海森矩陣對應(yīng)的行列式值； 利用方格濾波器與圖像的卷積來代替高斯二階導(dǎo)數(shù)與圖像的卷積近似計算海森矩陣對應(yīng)的行列式值；假設(shè)X、y和xy方向的濾波器與圖像的卷積結(jié)果分別為Dxx、Dyy和Dxy，海森矩陣Happra的行列式值的計算公式為:det [Happrra] = DxxDyy- (0.9Dxy)2 (I) 步驟3.3:在所有行列式值中尋找局部極值，該局部極值對應(yīng)的點即為特征點； 步驟4:服務(wù)器端對提取的SURF特征點進(jìn)行校正，即曲線擬合； 設(shè)特征點坐標(biāo)為X = ( 0，y, χ)τ,校正后特征點的坐標(biāo)X' = (ο ' ,Y'，χ' )τ,則:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種加密域的SURF特征提取方法，其特征在于，所述公式(I)進(jìn)行加密域乘法的實現(xiàn)方法如下: 若已知加密值C1和C2,其中C1 = E(Hi1), c2 = E(m2), Ci = E(Hii)代表明文Hii加密后的值為Ci, i=l, 2,則加密域的乘法運(yùn)算就是計算加密值c3,使得D (c3) = Iii1Xm2 ;E代表加密過程，D代表解密過程； (1)服務(wù)器端生成隨機(jī)數(shù)A和r2并加密,得到c4= E Cr1)、c5 = E (r2)和c6 = E (-1^r2)； (2)計算C4XC1IiiodN2,c5Xc2modN,并將結(jié)果發(fā)送給用戶端；N為加密系統(tǒng)的參數(shù)；(3)用戶端將步驟(2)中的兩個結(jié)果解密后，進(jìn)行兩個解密值的乘法運(yùn)算，然后將相乘結(jié)果C7加密后發(fā)送回服務(wù)器端； (4)服務(wù)器端計算
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種加密域的SURF特征提取方法，其特征在于，所述公式(2)在加密域?qū)崿F(xiàn)除法運(yùn)算的方法如下: 假設(shè)加密值C1和C2,其中C1 = E(HI1) ,C2 = E(m2),加密域除法計算就是得到加密值C3,
使得
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種加密域的SURF特征提取方法，其特征在于，所述公式(5)在加密域?qū)崿F(xiàn)開方運(yùn)算的方法如下: 若已知C1 = E(m)，加密域開方運(yùn)算是求C2,使得
【文檔編號】H04L9/00GK103812638SQ201410031154
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年1月22日 優(yōu)先權(quán)日:2014年1月22日
【發(fā)明者】卓力, 白宇, 彭遠(yuǎn)帆, 張燕, 張菁, 李曉光 申請人:北京工業(yè)大學(xué)