CN116208394A

CN116208394A - 图像处理方法、系统、摄像设备、服务器及存储介质

Info

Publication number: CN116208394A
Application number: CN202310104441.5A
Authority: CN
Inventors: 朱丹; 段然; 孙梦笛
Original assignee: BOE Technology Group Co Ltd
Current assignee: BOE Technology Group Co Ltd
Priority date: 2023-01-30
Filing date: 2023-01-30
Publication date: 2023-06-02

Abstract

本公开提供了一种图像处理方法，系统、摄像设备、服务器及存储介质，通过摄像设备对采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成目标加密图像对应的密钥信息；将目标加密图像以及对应的密钥信息传输给服务器，以使得服务器基于密钥信息对目标加密图像进行解密，并对解密后得到的图像进行识别，输出图像识别结果。

Description

图像处理方法、系统、摄像设备、服务器及存储介质

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、系统、摄像设备、服务器及存储介质。

背景技术

随着计算机视觉技术的发展，摄像头应用到了越来越多的场景中，如门禁、商场、门店、银行、网约车等场景。通常来讲，摄像头采集的图像数据都是直接传输给服务器，然后由服务器进行进一步处理的。然而，这种方式下，对于涉及用户隐私的图像采集场景如人脸识别、客户画像等场景，一旦传输过程或者是服务器端出现数据泄露，将无法保障用户隐私信息如人脸信息的安全性。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本公开以便提供一种有利于改善上述问题或者至少部分地改善上述问题的图像处理方法、系统、摄像设备、服务器及存储介质。

第一方面，本公开实施例提供了一种图像处理方法，应用于摄像设备，所述方法包括：

对所述摄像设备采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成所述目标加密图像对应的密钥信息；

将所述目标加密图像以及对应的密钥信息传输给服务器，以使得所述服务器基于所述密钥信息对所述目标加密图像进行解密，并对解密后得到的图像进行识别，输出图像识别结果。

进一步地，所述对所述摄像设备采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成所述目标加密图像对应的密钥信息，包括：

确定图像加密参数；

基于所述图像加密参数调整所述目标图像中的像素位置，得到目标加密图像；

基于所述图像加密参数生成所述目标加密图像对应的密钥信息。

进一步地，所述图像加密参数包括：像素分组数以及像素乱序序列，基于所述图像加密参数调整所述目标图像中的像素位置，包括：

基于所述像素分组数对所述目标图像中的像素单元进行分组，得到顺序排列的多组像素数据；

基于所述像素乱序序列对所述多组像素数据进行重排序。

进一步地，基于所述像素分组数对所述目标图像中的像素单元进行分组，得到顺序排列的多组像素数据，包括：

沿指定方向，从所述目标图像中的第k个像素单元开始，每间隔M-1个像素单元提取一个像素单元，将所述第k个像素单元以及间隔提取的像素单元分为一组，作为第k组像素数据，其中，M为所述指定方向的像素分组数，k取1至M。

进一步地，所述图像加密参数还包括：所述目标图像的像素单元总数，从所述目标图像中的第k个像素单元开始，每间隔M-1个像素单元选取一个像素单元之前，还包括：

若所述像素单元总数为M的非整数倍，则在所述目标图像中补充指定数量的伪像素单元，以使得各组像素数据中的像素单元数量相同，其中，所述伪像素单元中的像素值为随机生成的。

进一步地，所述图像加密参数还包括：调整标识序列，所述调整标识序列包括多个调整标识，每个所述调整标识与重排序后排在相应位的像素数据对应，基于所述图像加密参数调整所述目标图像中的像素位置，还包括：

针对重排序后的每组像素数据，若在所述调整标识序列中对应的调整标识为第一类标识，则对该组像素数据进行像素调整处理，若在所述调整标识序列中对应的调整标识为第二类标识，则保持该组像素数据不变。

进一步地，所述像素分组数、所述像素乱序序列以及所述调整标识序列中的任意一个或多个为随机生成的。

进一步地，所述图像识别结果包括以下结果中的一种或多种：

人脸检测结果、人脸识别结果、人脸跟踪结果、客户画像结果以及用户行为识别结果。

第二方面，本公开实施例提供了一种图像处理方法，所述方法包括：

接收摄像设备传输的目标加密图像以及对应的密钥信息；

基于所述密钥信息对所述目标加密图像进行解密，并对解密后得到的图像进行识别；

输出图像识别结果。

进一步地，所述方法还包括：若接收到图像查看请求，则对所述图像查看请求的发送端进行权限验证，若验证通过，则将所述解密后得到的图像传输给所述发送端。

进一步地，所述图像识别结果包括人脸识别结果，在接收摄像设备传输的目标加密图像以及对应的密钥信息之前，所述方法还包括：

接收摄像设备传输的加密后的参考人脸图像以及对应的密钥信息，将所述参考人脸图像以及对应的密钥信息存储到预设的人脸信息库中。

第三方面，本公开实施例提供了一种图像处理系统，包括摄像设备以及服务器，其中：

所述摄像设备用于对采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成所述目标加密图像对应的密钥信息；将所述目标加密图像以及对应的密钥信息传输给所述服务器；

所述服务器用于接收所述摄像设备传输的目标加密图像以及对应的密钥信息，基于所述密钥信息对所述目标加密图像进行解密，并对解密后得到的图像进行识别，输出图像识别结果。

第四方面，本公开实施例提供了一种摄像设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第一方面所述的图像处理方法的步骤。

第五方面，本公开实施例提供了一种服务器，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第二方面所述的图像处理方法的步骤。

第六方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面或第二方面所述的图像处理方法的步骤。

本公开实施例中提供的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

本公开实施例提供的图像处理方法、系统、摄像设备、服务器及存储介质中，一方面由摄像设备对采集的目标图像进行加密并生成对应的密钥信息，将加密得到的目标加密图像以及密钥信息传输给服务器，这样即使传输过程中存在数据泄漏，拍摄画面信息也是加密不可见的，有利于保证数据传输的安全性。另一方面，在服务器端输出的是图像识别结果，解密图像只是作为中间数据，普通用户无法看到中间数据，只能看到最终的图像识别结果，有利于进一步保护用户隐私信息的安全性。

上述说明仅是本公开实施例提供的技术方案的概述，为了能够更清楚了解本公开实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本本公开实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本公开实施例的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1为本公开实施例中第一方面提供的图像处理系统的结构示意图；

图2为本公开实施例中一种场景示意图；

图3为本公开实施例中另一种场景示意图；

图4为本公开实施例中第二方面提供的图像处理方法的流程图；

图5为本公开实施例中第三方面提供的图像处理方法的流程图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

需要说明的是，本文中出现的用语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。用语“多个”包括两个或大于两个的情况。

第一方面，本公开实施例提供了一种图像处理系统。如图1所示，该图像处理系统10包括：摄像设备101以及服务器102之间通过网络103进行数据传输。需要说明的是，图像处理系统10可以包括一个或多个摄像设备101，也可以包括一个或多个服务器102，图1中示出的摄像设备101和服务器102数量仅为示意，不作为限制，具体数量根据实际应用场景确定。例如，摄像设备101可以为摄像头，或者，其他具有图像采集功能的终端设备。服务器102可以提供图像处理服务，如人脸检测、人脸识别、人脸追踪、客户画像绘制、用户行为识别等服务，具体根据实际应用场景确定。

使用时，摄像设备101对采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成该目标加密图像对应的密钥信息；将目标加密图像以及对应的密钥信息传输给服务器102。这样即使传输过程中存在数据泄漏，拍摄画面信息也是加密不可见的，有利于保证目标图像传输的安全性。

需要说明的是，本文中目标图像是指摄像设备101采集的每帧需要传输给服务器102做进一步处理的图像，具体根据摄像设备101的实际使用场景确定。例如，在门禁场景中，目标图像可以是门禁设备上的摄像设备101采集的人脸图像；又例如，在网约车监测场景中，目标图像可以是网约车内安装的摄像设备101采集到的驾驶员和/或乘客的图像；再例如，在人流监控场景中，目标图像可以是安装在银行、门店或商场内的摄像设备101采集到的客户图像。

摄像设备101内预先配置有图像加密算法，利用该图像加密算法对目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成本次加密对应的密钥信息。需要说明的是，图像加密算法可以采用任意可实现图像加密且能够进行解密的算法，本实施例对此不做限制。

在一些示例中，对采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成该目标加密图像对应的密钥信息的过程可以包括：确定图像加密参数；基于图像加密参数调整目标图像中的像素位置，得到目标加密图像；基于图像加密参数生成该目标加密图像对应的密钥信息。采用像素位置调整的方式对图像进行加密，简单方便，有利于减少计算量，降低对摄像设备101的硬件要求。

对像素位置进行调整的方式有多种，能够达到掩盖原图真实内容的目的即可。图像加密参数根据实际采用的图像加密算法的需要确定。在一些示例中，图像加密参数可以包括：像素分组数以及像素乱序序列。相应地，上述基于图像加密参数调整目标图像中的像素位置的过程可以包括：基于像素分组数对目标图像中的像素单元进行分组，得到顺序排列的多组像素数据；基于像素乱序序列，对上述多组像素数据进行重排序。

其中，像素分组数大于或等于2，具体取决于目标图像的分辨率以及实际场景的需要。像素乱序序列为打断的顺序编号组成的序列，编号数量与相应像素单元的像素分组数相同。在一些示例中，像素分组数和/或像素乱序序列可以是随机生成的。例如，可以预先配置像素单元的分组数量范围，在该分组数量范围内随机取一个分组数量作为本次加密的像素分组数；在完成分组后，随机对多组像素数据对应的顺序编号进行打乱，得到像素乱序序列。此时，每次加密的分组数量和/或打乱顺序不同，不同目标加密图像对应的密钥信息也不同，有利于提高加密安全性。

像素单元可以包括：像素行和/或像素列。也就是说，可以按行和/或按列对像素位置进行调整，下面分为三种方式进行具体说明。

第一种，按行调整。此时，上述像素分组数为行分组数，像素乱序序列为对应的行乱序序列，行乱序序列中包含的排序个数与行分组数相同。例如，具体实施时，可以先确定行分组数，根据行分组数，按行对目标图像中的像素进行分组，得到顺序排列的多组像素数据，每组像素数据包括至少一行像素，每组像素数据包括的像素行数可以相同，或者，也可以不同。然后，再确定行乱序序列，按照行乱序序列将多组像素数据进行打乱重排序。

例如，像素分组数用M表示，完成分组后，M组像素数据的原本排列顺序为1、2、……、M，行乱序序列中将1～M顺序打乱，例如，行乱序序列为：3、10、5、1、M、……。即之前顺序编号为3的像素数据重新排列后放置在位置1，之前顺序编号为10的数据重新排列后放置在位置2，以此类推。这样就可以按组打乱像素行，掩盖原图真实内容。

第二种，按列调整。与按行调整类似，此时，上述像素分组数为列分组数，像素乱序序列为对应的列乱序序列，列乱序序列中包含的排序个数与列分组数相同。例如，具体实施时，可以先确定列分组数，根据列分组数，按列对目标图像中的像素进行分组，得到顺序排列的多组像素数据，每组像素数据包括至少一列像素，每组像素数据包括的像素列数可以相同，或者，也可以不同。然后，再确定列乱序序列，按照列乱序序列将多组像素数据打乱进行重排序。

第三种，既按行调整，又按列调整。例如，可以先按行调整，再在行调整完的基础上按列调整，或者，也可以按列调整，再在列调整完的基础上按行调整。按行调整和按列调整的具体过程可以参照上述第一种和第二种方式，此处不再赘述。需要说明的是，此时行分组数和列分组数的数量可以不同，或者，也可以相同，具体可以根据目标图像的分辨率以及实际场景的需要设置。

无论是按行还是按列调整，对像素分组的方式都可以有多种。在一些示例中，可以沿指定方向，从目标图像中的第k个像素单元开始，每间隔M-1个像素单元提取一个像素单元，将第k个像素单元以及间隔提取的像素单元分为一组，作为第k组像素数据，其中，M表示上述指定方向的像素分组数，k取1至M。例如，指定方向为纵向方向时，上述像素单元为像素行，M表示行分组数；指定方向为横向方向时，上述像素单元为像素列，M表示列分组数。这样由于相互间隔的像素单元被分在了一组，相当于在分组的过程中就已经对像素单元进行了乱序，有利于减小分组数量，从而减少密钥长度。当然，在其他示例中，也可以采用其他像素分组方式，例如也可以依次将目标图像中的像素单元划分为多组像素数据，本实施例对此不作限制。

以按行调整过程为例，在进行像素行提取时，将排在第一行的像素作为提取的第一个像素行，沿从上到下的顺序进行提取，或者，将排在最后一行的像素作为提取的第一个像素行，沿从下到上的顺序进行提取，又或者，还可以将中间的指定行(假设为第h行)作为提取的第一个像素行，按照从上往下到最后一行再从第一行到的第h-1行顺序进行提取，或者，按照从下往上到第一行再从最后一行到的第h+1行顺序进行提取。具体可以根据实际需要配置。

以将目标图像中的第一行像素作为提取的第一个像素行为例，目标图像的分辨率为W×H，即一共有H个像素行，仍将所确定的行分组数表示为M，则经过分组后，顺序排列的第一组像素数据为第1行像素、第1+M行像素、第1+2M行像素等组成的像素块，第二组像素数据为第2行像素、第2+M行像素、第2+2M行像素等组成的像素块，以此类推，第M组像素数据为第M行像素、第2M行像素、第3M行像素等组成的像素块。为了方便理解，以H等于9，M等于3为例，k可以取1、2、3。k取1时，将第1、4、7行像素分为一组，作为第一组像素数据，k取2时，将第2、5、6行像素分为一组，作为第二组像素数据；k取3时，将第3、6、9行像素分为一组，作为第三组像素数据。

在一些示例中，上述图像加密参数还包括：目标图像的像素单元总数。在确定像素分组数后，可以先判断目标图像的相应像素单元总数是否为像素分组数M的整数倍，若是，则执行上述基于像素分组数对目标图像中的像素单元进行分组的步骤，若否，则可以先在目标图像中补充指定数量的伪像素单元，再执行上述基于像素分组数对目标图像中的像素单元进行分组的步骤，以使得各组像素数据中的像素单元数量相同。

伪像素单元并不是真实目标图像的内容，伪像素单元中的像素值可以随机生成。除了保证各组像素数据的像素单元数量相等以外，伪像素单元还具有混淆真实图像内容的作用，有利于进一步掩盖原图真实内容，提升目标图像的安全性。

相应地，在按行调整过程中，上述像素单元总数为像素行数，伪像素单元为伪像素行，即随机生成像素值的像素行。例如，伪像素行的指定数量h_n可以根据公式：h_n＝ceil(H/M₁)×M₁-H得到。其中，ceil函数为向上取整函数，H为目标图像的像素行数，为了便于区分，此处用M₁表示行分组数。当然，在其他示例中，也可以添加更多的伪像素行，具体根据实际场景的需要以及传输带宽确定。

在按列调整过程中，上述像素单元总数为像素列数，伪像素单元为伪像素列，即随机生成像素值的像素列。例如，伪像素列的指定数量w_n可以根据公式：w_n＝ceil(W/M₂)×M₂-W得到。其中，W为目标图像的像素列数，为了便于区分，此处用M₂表示列分组数。当然，在其他示例中，也可以添加更多的伪像素列，具体根据实际场景的需要以及传输带宽确定。

在一些示例中，上述图像加密参数还包括：调整标识序列。调整标识序列包括多个调整标识，每个调整标识与上述重排序后排在相应位的像素数据对应。调整标识序列中的调整标识分为两类，分别为第一类标识和第二类标识。此时，在对多组像素数据进行重排列以后，上述基于图像加密参数调整目标图像中的像素位置的过程还可以包括：针对重排序后的每组像素数据，若在上述调整标识序列中对应的调整标识为第一类标识，则对该组像素数据进行像素调整处理，若在上述调整标识序列中对应的调整标识为第二类标识，则保持该组像素数据不变。

第一类标识和第二类标识的设置方式可以有多种，例如，调整标识序列可以为“0”和“1”组成的序列，“1”为第一类标识，“0”为第二类标识。又例如，调整标识序列可以为由0-9的数组成的序列，奇数为第一类标识，偶数为第二类标识，本实施例对此不作限制。

此处的像素调整处理是指对像素数据进行组内像素调整。上述的保持该组像素数据不变，也就是不对相应像素数据进行组内像素调整。在一些示例中，组内像素调整可以是对组内像素进行位置变换。例如，在按行调整过程中，调整标识序列为行调整标识序列，若当前组像素数据在行调整标识序列中对应的调整标识为第一类标识，则可以对当前组像素数据中的像素进行左右对称变换。同理，在按列调整过程中，调整标识序列对应为列调整标识序列，当前组像素数据在列调整标识序列中对应的调整标识为第一类标识，则可以对当前组像素数据中的像素进行上下对称变换。当然，除了位置变换以外，也可以采用其他的组内像素调整方式，例如对像素数据组内像素的值进行改变，本实施例对此不做限制。

在一些示例中，调整标识序列可以是随机生成的。例如，可以按照像素分组数随机生成相应个数的0、1随机数，组成调整标识序列。此时，每次加密需要进行组内像素调整的像素数据组都不同，不同目标加密图像对应的密钥信息也不同，有利于提高加密安全性。

另外，除了对目标图像的加密以后，还需要基于图像加密参数生成该目标加密图像对应的密钥信息。在一些示例中，可以对图像加密参数进行拼接，生成该目标加密图像对应的密钥信息。例如，图像加密参数包括：目标图像的像素列数即摄像设备101的分辨率(列)、目标图像的像素行数即摄像设备101的分辨率(行)，行分组数、行乱序序列、行调整标识序列、列分组数、列乱序序列，以及列调整标识序列，通过将各项参数依次进行拼接生成密钥信息。

例如，图像加密参数可以用字符串表达，此时可以将表征各项参数的字符串串联在一起，作为密钥信息，与目标加密图像一起传输给服务器102。

为了便于理解，下面以一种示例性的密钥生成规则为例进行说明。该示例中，图像加密参数包括：1)像素列数；2)像素行数；3)行分组数；4)行乱序序列；5)行调整标识序列；6)列分组数；7)列乱序序列；以及8)列调整标识序列。

例如，像素列数、像素行数、行分组数以及列分组数用8位十进制数标识，行乱序序列和列乱序序列中每个数用4位十进制数表示，行调整标识序列以及列调整标识序列每个数为单个数，为0或者1。行分组数、列分组数、行乱序序列、列乱序序列、行调整标识序列以及列调整标识序列均为随机生成的。以摄像设备101分辨率为640×360，随机生成的行分块数为150，随机生成的列分块数为100为例，则上述1)-8)项参数可以通过以下字符串表征：

1)00000640

2)00000360

3)00000150

4)0024000301470049004500650044008801460074000100840104010501230067

0059009100970072004801490089001300050109003900930132002100320077

0030002900220052012001260006000000100116007001210060004700140128

0135014800190139009401020058007500500011014300640086006100810133

0124007300530071003700260131009900960141007901420098003600780107

0108013701340043001501400114011201180063000901290057014500540069

0125005600120110007601150106004200310119000400410016013001030083

0085013600080095001701130028006600800092003301220038008201000111

0034005100020018004601380087011701440007012700250027005500680020

00900023006200350101004

5)01000110100000001000100000000010000111011000100100001100001110011

11100010001000101010111001000010000011011011011011101110000110111

01001100000110001101

6)00000100

7)0039007900490084002000070002009500610043001400780098000500940097

0003001500640041000900630029007600130065009100330075002100550030

0040001200920034008600890090001600480073007000190000007400500068

0046008200470006001100260004006000800053003200370099008300770042

0028004400010031005600850067000800540051008100270052009600450058

0087001000240025006200170018003500690088006600930038002200590071

0036007200230057

8)00110111100011001110001010110101111011001100011001110010101001101

10001011010101111010101101000100011

将上述1)-8)字符串按顺序串联拼接，即可生成本次加密对应的密钥信息。

此后，就可以将目标加密图像及其对应的密钥信息传输给服务器102。服务器102接收到摄像设备101传输的目标加密图像以及对应的密钥信息后，基于该密钥信息对目标加密图像进行解密，并对解密后得到的图像进行识别，输出图像识别结果。也就是说，在服务器102端输出的是图像识别结果，解密图像只是作为中间数据，普通用户无法看到中间数据，只能看到最终的图像识别结果，有利于进一步保护用户隐私信息的安全性。

服务器102中配置有与摄像设备101中图像加密算法对应的图像解密算法，基于接收到的密钥信息，就可以对目标加密图像进行解密。可以理解的是，图像解密过程为图像加密过程的逆向操作，此处就不做详述。

服务器102中还配置有图像识别算法，利用该图像识别算法对解密后图像进行识别。图像识别算法可以根据实际应用场景进行配置，例如，可以包括但不限于人脸检测算法、人脸识别算法、人脸跟踪算法、性别识别算法、年龄识别算法以及行为识别算法等中的一种或多种。

相应地，图像识别结果可以包括以下结果中的一种或多种：人脸检测结果、人脸识别结果、人脸跟踪结果、客户画像结果以及用户行为识别结果。例如，人脸检测结果可以用于表征目标图像中是否包含人脸；人脸识别结果为对目标图像中人脸的身份识别结果，即与预设人脸信息库中的人脸是否匹配；人脸跟踪结果可以包括：目标图像中人脸的位置和大小；客户画像结果可以包括：客户中的男女比例、年龄比例、进店时间段等；用户行为识别结果用于表征目标图像中用户是否存在违规行为以及违规行为类型等。

在一些应用场景中，服务器102可以在完成目标图像的识别后，清除相应目标加密图像及其密钥信息，以避免占用服务器102的存储资源，降低对服务器102的存储要求。在另一些应用场景中，服务器102还可以将接收到的目标加密图像及其密钥信息存储在本地，以便后续取用。具体实施时，可以根据实际应用场景的确定是否需要对目标加密图像及其密钥信息进行本地存储，本实施例对此不做限制。

进一步地，为了丰富本系统的功能，满足一些特殊场景的需求，服务器102还可以为一些特定用户开放查看解密后图像的权限。这些特定用户可以通过用户终端中的客户端向服务器102发送图像查看请求。例如，用户终端可以是手机、平板电脑、笔记本电脑、穿戴式设备、个人计算机等终端，本实施例对此不做限制。

服务器102若接收到图像查看请求，则对该图像查看请求的发送端进行权限验证，若验证通过，则将解密后得到的图像传输给该发送端，若验证失败，则不反馈解密后得到的图像。例如，可以通过人脸、虹膜或指纹等生物特征识别的方式进行权限验证，或者，也可以采用账号和密码进行权限验证，本实施例对此不做限制。

在一些示例中，采用人脸识别的方式进行权限验证，此时，用户终端具有摄像功能，对采集的人脸图像进行加密，将加密的人脸图像以及对应的密钥信息传输给服务器102，服务器102利用该密钥信息对接收到的人脸图像进行解密，并将解密后的图像与预设的人脸信息库进行匹配，若匹配成功，则权限验证通过，若匹配失败，则权限验证失败。这样有利于保护这些具有权限的特定用户的隐私信息。

在一些应用场景中，请求查看的是摄像设备101实时传输过来的目标加密图像，此时，可以将解密后得到的图像分为两路，一路用于进行图像识别，另一路传输给发送图像查看请求的用户终端。在另一些应用场景中，当服务器102中存储有历史目标加密图像及其密钥信息时，除了请求查看实时传输的目标加密图像以外，还可以请求查看历史目标加密图像。此时，图像查看请求中需要携带有图像标识，以通过图像标识确定请求查看的目标加密图像，如果是查看历史目标加密图像，则利用相应密钥信息对该历史加密图像进行解密，将解密后得到的图像传输给发送图像查看请求的用户终端。

另外，当服务器102中进行的图像识别涉及人脸识别时，如上述图像识别结果包括人脸识别结果，则需要预先构建人脸信息库。此时，在接收摄像设备101传输的目标加密图像以及对应的密钥信息之前，服务器102还用于：接收摄像设备101传输的加密后的参考人脸图像以及对应的密钥信息，将加密后的参考人脸图像以及对应的密钥信息存储到预设的人脸信息库中。这种加密存储方式有利于保护用户隐私信息的安全性。

服务器102在接收到目标加密图像及其密钥信息后，需要分别利用各自对应的密钥信息对目标加密图像以及人脸信息库中的参考人脸图像进行解密，然后再对解密后的图像进行匹配，得到人脸识别结果。

为了便于理解，下面以两种示例性场景对上述图像处理系统10的应用进行说明。

第一种，客户画像场景。摄像设备为布设在门店、商场、银行等场景的摄像头，服务器为能够提供客户画像绘制服务的客户画像服务器。如图2所示，摄像头201对拍摄的视频画面进行加密，即依次将所拍摄视频的每一帧图像作为上述目标图像进行加密并生成其对应的密钥信息，将加密后的图像以及密钥信息通过网络传输至客户画像服务器202中解密并进行人脸检测、识别、性别识别、年龄识别等算法处理，最终输出用户的客户画像，例如，客户中的男女比例、年龄比例、进店时间段等等。摄像头201拍摄的视频画面是加密的，需求方仅可见最终输出的客户画像，不可见解密后的图像，既能够实现客户画面的绘制，又能够保护客户隐私信息的安全性。

第二种，基于人脸识别的门禁场景。摄像设备为门禁摄像设备，服务器为能够提供人脸识别服务的人脸识别服务器。此时，如图3所示，人脸识别服务器302中需要预先构建人脸信息库，采集用户的参考人脸图像，对参考人脸图像进行加密并生成对应的密钥信息，将加密后的参考人脸图像及其密钥信息传输到人脸识别服务器，以存储到上述人脸信息库中。需要说明的是，传输加密后的参考人脸图像及其密钥信息的摄像设备与门禁摄像设备301可以是同一摄像设备，也可以是不同摄像设备，具体根据实际场景的需要设置。

使用时，门禁摄像设备301对实时采集的待识别人脸图像进行加密，并生成对应的加密信息，将加密后的待识别人脸图像及其密钥信息通过网络传输给服务器。服务器对待识别人脸图像进行解密并进行人脸识别，返回人脸识别结果。若返回的人脸识别结果为识别成功则打开闸门303，为识别不成功则不打开闸门303。由于人脸信息库中的参考人脸图像是加密存储的，待识别人脸图像也是经过加密后输出的，能够有效地保护用户隐私信息的安全性。

第二方面，本公开实施例还提供了一种图像处理方法，应用于上述图像处理系统10中的摄像设备101。如图4所示，该方法至少可以包括以下步骤S401和步骤S402。

步骤S401，对摄像设备采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成目标加密图像对应的密钥信息。

步骤S402，将目标加密图像以及对应的密钥信息传输给服务器，以使得服务器基于密钥信息对目标加密图像进行解密，并对解密后得到的图像进行识别，输出图像识别结果。

需要说明的是，步骤S401和步骤S402的具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，对摄像设备采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成目标加密图像对应的密钥信息的过程可以包括：确定图像加密参数；基于图像加密参数调整目标图像中的像素位置，得到目标加密图像；基于图像加密参数生成目标加密图像对应的密钥信息。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，图像加密参数包括：像素分组数以及像素乱序序列。此时，基于图像加密参数调整目标图像中的像素位置的过程可以包括：基于像素分组数对目标图像中的像素单元进行分组，得到顺序排列的多组像素数据，像素单元包括：像素行和/或像素列；基于像素乱序序列对多组像素数据进行重排序。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，基于像素分组数对目标图像中的像素单元进行分组，得到顺序排列的多组像素数据，包括：沿指定方向，从目标图像中的第k个像素单元开始，每间隔M-1个像素单元提取一个像素单元，将第k个像素单元以及间隔提取的像素单元分为一组，作为第k组像素数据，其中，M为上述指定方向的像素分组数，k取1至M。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，图像加密参数还包括：目标图像的像素单元总数。在从目标图像中的第k个像素单元开始，每间隔M-1个像素单元选取一个像素单元之前，还包括：若像素单元总数为M的非整数倍，则在目标图像中补充指定数量的伪像素单元，以使得各组像素数据中的像素单元数量相同，其中，伪像素单元中的像素值为随机生成的。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，图像加密参数还包括：调整标识序列。调整标识序列包括多个调整标识，每个调整标识与重排序后排在相应位的像素数据对应。此时，上述基于图像加密参数调整目标图像中的像素位置的过程还包括：针对重排序后的每组像素数据，若在调整标识序列中对应的调整标识为第一类标识，则对该组像素数据进行像素调整处理，若在调整标识序列中对应的调整标识为第二类标识，则保持该组像素数据不变。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，像素分组数、像素乱序序列以及调整标识序列中的任意一个或多个为随机生成的。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，图像识别结果包括以下结果中的一种或多种：人脸检测结果、人脸识别结果、人脸跟踪结果、客户画像结果以及用户行为识别结果。具体可以参见上述第一方面实施例中的相关描述。

第三方面，本公开实施例还提供了一种图像处理方法，应用于上述图像处理系统10中的服务器102。如图5所示，该方法至少可以包括以下步骤S501至步骤S503。

步骤S501，接收摄像设备传输的目标加密图像以及对应的密钥信息。

步骤S502，基于所述密钥信息对所述目标加密图像进行解密，并对解密后得到的图像进行识别。

步骤S503，输出图像识别结果。

上述步骤S501中，目标加密图像是摄像设备对采集到的目标图像进行加密得到的，具体加密以及密钥信息的生成过程可以参见上述第一方面的相关描述，此处不再赘述。另外，步骤S502和步骤S503的具体实施过程也可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，该方法还包括：若接收到图像查看请求，则对图像查看请求的发送端进行权限验证，若验证通过，则将解密后得到的图像传输给发送端。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

在一些示例中，步骤S503中输出的图像识别结果包括人脸识别结果。那么，在接收摄像设备传输的目标加密图像以及对应的密钥信息之前，该方法还包括：接收摄像设备传输的加密后的参考人脸图像以及对应的密钥信息，将参考人脸图像以及对应的密钥信息存储到预设的人脸信息库中。具体实施过程可以参见上述第一方面实施例中的相关描述，此处不再赘述。

第四方面，本公开实施例还提供了一种摄像设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第二方面提供的图像处理方法的步骤。具体图像处理过程可以参见上述第一方面和第二方面中的相关描述。例如，摄像设备中可以配置有加密处理芯片，在加密处理芯片中对采集的目标图像进行加密，并生成对应的密钥信息。

第五方面，本公开实施例还提供了一种服务器，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述第三方面提供的图像处理方法的步骤。具体图像处理过程可以参见上述第一方面和第三方面中的相关描述。

第六方面，本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行上述第二方面或第三方面提供的图像处理方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。举例来讲，该计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本领域内的技术人员应明白，本公开实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

尽管已描述了本公开的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本公开范围的所有变更和修改。

Claims

1.一种图像处理方法，其特征在于，应用于摄像设备，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述摄像设备采集的目标图像进行加密，得到目标加密图像，并生成所述目标加密图像对应的密钥信息，包括：

确定图像加密参数；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像加密参数包括：像素分组数以及像素乱序序列，基于所述图像加密参数调整所述目标图像中的像素位置，包括：

基于所述像素乱序序列对所述多组像素数据进行重排序；

其中，基于所述像素分组数对所述目标图像中的像素单元进行分组，得到顺序排列的多组像素数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像加密参数还包括：所述目标图像的像素单元总数，从所述目标图像中的第k个像素单元开始，每间隔M-1个像素单元选取一个像素单元之前，还包括：

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像加密参数还包括：调整标识序列，所述调整标识序列包括多个调整标识，每个所述调整标识与重排序后排在相应位的像素数据对应，基于所述图像加密参数调整所述目标图像中的像素位置，还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像识别结果包括以下结果中的一种或多种：

7.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

接收摄像设备传输的目标加密图像以及对应的密钥信息；

输出图像识别结果。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若接收到图像查看请求，则对所述图像查看请求的发送端进行权限验证，若验证通过，则将所述解密后得到的图像传输给所述发送端。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述图像识别结果包括人脸识别结果，在接收摄像设备传输的目标加密图像以及对应的密钥信息之前，所述方法还包括：

10.一种图像处理系统，其特征在于，包括摄像设备以及服务器，其中：

11.一种摄像设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的图像处理方法的步骤。

12.一种服务器，其特征在于，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求7-9中任一项所述的图像处理方法的步骤。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-9中任一项所述的图像处理方法的步骤。