CN112287322A - 一种加密人脸识别模型预加载模式 - Google Patents
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Abstract
本发明属于人脸识别领域，尤其是一种加密人脸识别模型预加载模式，针对现有的人脸识别时，模型加载时间较长，识别速度较慢的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：S1、人脸识别系统每次启动时都会将人脸特征模型预加载到人脸识别系统设备内存中，之后每次进行人脸识别时都无需重新加载人脸特征模型；S2、用户的人脸通过人脸特征提取函数得到人脸特征值，此时将人脸特征值与用户私钥输入到隐私保护加密函数中得到密文特征值；S3、人脸录入函数负责将密文特征值存储到密文特征数据库中，完成人脸录入的工作，本发明可以缩短模型加载时间，提高识别效率。
Description
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种加密人脸识别模型预加载模式。
背景技术
人脸识别系统通过预测两张脸的相似性，以试图验证或确定某个用户的身份，这些系统利用计算机视觉和机器学习过程来对比两个图像的人脸是否是一个人。
现有技术中，人脸识别时，模型加载时间较长，识别速度较慢，因此我们提出了一种加密人脸识别模型预加载模式，用来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在人脸识别时，模型加载时间较长，识别速度较慢的缺点，而提出的一种加密人脸识别模型预加载模式。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种加密人脸识别模型预加载模式，包括以下步骤：
S1、人脸识别系统每次启动时都会将人脸特征模型预加载到人脸识别系统设备内存中，之后每次进行人脸识别时都无需重新加载人脸特征模型；
S2、用户的人脸通过人脸特征提取函数得到人脸特征值，此时将人脸特征值与用户私钥输入到隐私保护加密函数中得到密文特征值；
S3、人脸录入函数负责将密文特征值存储到密文特征数据库中，完成人脸录入的工作；
S4、密文特征比对函数通过将实时获取的密文特征值与密文特征数据库中的密文呢特征值以及用户公钥进行密文状态下的特征值比对得到密文的比对结果；
S5、密文比对结果返回用户终端，由终端使用用户私钥对密文比对结果进行隐私解密得到最终的比对结果。
优选的，所述S1中，人脸特征模型通过模型预加载到内存中的模型内，内存中的模型将模型传输至人脸特征提取模块。
优选的，所述人脸特征提取模块用于对用户人脸特征进行提取
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明通过预加载模式，使得隐私保护人脸识别在速度上得到显著提升，原本每次人脸识别都需要耗费10s以上的模型加载时间通过这一改动将人脸验证时间缩短至0.5s以内。
本发明可以缩短模型加载时间，提高识别效率。
附图说明
图1为本发明提出的一种加密人脸识别模型预加载模式的工作原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种加密人脸识别模型预加载模式，包括以下步骤：
S1、人脸识别系统每次启动时都会将人脸特征模型预加载到人脸识别系统设备内存中，之后每次进行人脸识别时都无需重新加载人脸特征模型；
S2、用户的人脸通过人脸特征提取函数得到人脸特征值，此时将人脸特征值与用户私钥输入到隐私保护加密函数中得到密文特征值；
S3、人脸录入函数负责将密文特征值存储到密文特征数据库中，完成人脸录入的工作；
S4、密文特征比对函数通过将实时获取的密文特征值与密文特征数据库中的密文呢特征值以及用户公钥进行密文状态下的特征值比对得到密文的比对结果；
S5、密文比对结果返回用户终端，由终端使用用户私钥对密文比对结果进行隐私解密得到最终的比对结果。
本发明中，通过预加载模式，使得隐私保护人脸识别在速度上得到显著提升，原本每次人脸识别都需要耗费10s以上的模型加载时间通过这一改动将人脸验证时间缩短至0.5s以内。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种加密人脸识别模型预加载模式，其特征在于，包括以下步骤：
S1、人脸识别系统每次启动时都会将人脸特征模型预加载到人脸识别系统设备内存中，之后每次进行人脸识别时都无需重新加载人脸特征模型；
S2、用户的人脸通过人脸特征提取函数得到人脸特征值，此时将人脸特征值与用户私钥输入到隐私保护加密函数中得到密文特征值；
S3、人脸录入函数负责将密文特征值存储到密文特征数据库中，完成人脸录入的工作；
S4、密文特征比对函数通过将实时获取的密文特征值与密文特征数据库中的密文呢特征值以及用户公钥进行密文状态下的特征值比对得到密文的比对结果；
S5、密文比对结果返回用户终端，由终端使用用户私钥对密文比对结果进行隐私解密得到最终的比对结果。
2.根据权利要求1所述的一种加密人脸识别模型预加载模式，其特征在于，所述S1中，人脸特征模型通过模型预加载到内存中的模型内，内存中的模型将模型传输至人脸特征提取模块。
3.根据权利要求2所述的一种加密人脸识别模型预加载模式，其特征在于，所述人脸特征提取模块用于对用户人脸特征进行提取。
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| CN202011322175.6A CN112287322A (zh) | 2020-11-23 | 2020-11-23 | 一种加密人脸识别模型预加载模式 |
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|---|---|---|---|---|
| CN109165581A (zh) * | 2018-08-09 | 2019-01-08 | 广州洪荒智能科技有限公司 | 一种基于同态加密的隐私保护人脸识别方法 |
| CN111028348A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-17 | 北京法之运科技有限公司 | 一种大批量模型快速加载的方法 |
| WO2023040335A1 (zh) * | 2021-09-14 | 2023-03-23 | 超聚变数字技术有限公司 | 一种人脸识别方法、设备及系统 |
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