一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法与流程

本发明涉及信息安全领域，特别是涉及一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法。

背景技术：

1、随着互联网的发展和信息时代的来临，信息安全成了大数据时代每个用户痛点的重中之重，隐私作为每一个互联网人的基本保障，不管是手机还是其他硬件，都需要通过加密来保障信息的安全性。

2、对于这一问题，目前常规的解决办法有设置固定密码，指纹加密和人脸加密等方法，设置固定密码包括设置数字密码和手势密码，此方法作为基础的加密方法，一旦发生密码泄漏，很难再保障安全，因此更多的人倾向于生物识别加密方法，如指纹识别和人脸识别，尤其是人脸识别，相对指纹识别而言生物特征性更强，安全性更高，但是常规的人脸识别方法仍旧存在识别结果不稳定的问题，其原因是，传统的人脸识别采取的仍是相似度比较的方法，即获取用户人脸数据，根据人脸的图像数据确定人脸特征值，当用户采用人脸识别方法进行电子设备的解锁时，通过摄像头获取当前动态人脸的特征值，并与预设的特征值进行对比，即计算相似度，当相似度的计算结果在设定阈值范围内即可完成解锁，相似度的计算方法如下：

3、若假设人脸只有一个特征值，则计算长度的相似度，如预设人脸特征值为α，阈值为m，摄像头获取的当前动态人脸特征值为α+α’，则相似度为(α+α’-α)/α，当(α+α’-α)/a＜m时，则说明相似度在阈值范围内，即可完成解锁；若(α+α’-α)/α＞m，则说明相似度在阈值范围外，需重新识别人脸进行解锁。

4、若假设人脸有两个特征值，则计算两个特征向量面积的相似度，如预设人脸特征值为向量b和向量c，阈值为n，摄像头获取的当前动态人脸特征值为向量b+b’和向量c+c’，则相似度为b’*c’/(b*c)；

5、即使特征向量足够多，传统的方法也只可以计算特征值之间的相似度，却无法生成密钥用于加密和解密。

技术实现思路

1、为了解决上述传统方法中人脸识别通过计算相似度的方法容易导致识别结果不稳定的问题，本发明提出了一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，通过选取固定数量的特征值，建立与ascii码对应关系，并将对应ascii码进行排序的方法生成密钥，从而获得一种稳定的加密方法，相较于传统的近似度计算方法加密更加安全。

2、鉴于以上情况，本发明提出了一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于，包括以下步骤：

3、s1：获取人脸图像，将人脸图像进行预处理，从而获得人脸图像68个特征点对应的位置关系；

4、s2：选取人脸图像中的固定数量的特征点对应的特征向量进行特征值计算，并将计算得到的特征值与ascii码进行一一对应的关联操作；

5、s3：将s2所述的特征值按照固定顺序进行排序，排序完成后获得其对应的ascii码，从而生成密钥。

6、优选地，s1中所述预处理的方法为，获取动态人脸，通过三维建模的方式获取其68个特征点在空间中的向量关系，人脸是一个三维立体结构，其信息由若干个特征点建模而成，不同人脸之间的特征点位置是不同的，因此我们通常选取68个固定特征点进行三维建模，以保证尽可能还原人脸特征；

7、优选地，s2中所述固定数量128，所述特征值包括但不限于人脸图像中左侧嘴角至右侧嘴角的距离，左眼右眼角与右眼左眼角的距离，鼻尖至上嘴唇中心的距离，由上段所述，选取的68个特征点之间，任意两个特征点之间的连接即可生成一个特征向量，在本方法中，我们选取所有特征向量中的128个与ascii码进行一对一的对应关系匹配，既可以保证密码的复杂度，从而提高其安全性，又可以增强用特征向量或者特征值作为近似度计算进行人脸识别的精细度。

8、优选地，s2中所述特征值的计算中还设置有差异值优选法，所述差异值优选法为，将每一个依次计算获得的第n+1个特征值与已得到的0至n个特征值进行比较，若第n+1个特征值与前n个特征值中的任意一个特征值的长度差值小于0.1cm，则舍弃第n+1个特征值，并进行第n+2个特征值的计算，直至获得第128个特征值，由于这68个特征点组成的特征向量中，存在特征值相近的情况，比如左眼的长度与右眼的长度几乎相等，在选择特征值的过程中，通过比较判断，若已选择的特征值中包括了左眼的长度这一特征值，那么右眼的长度这一特征值将不被选中，以此来保证生成密钥的特征值之间的差异性尽可能的最大化，从而提升生成密钥的复杂度。

9、优选地，将s3中的密钥通过压缩的方法生成12位密钥，人脸识别作为一种常用密钥，将其通过压缩的方式由128位精简至12位可以使差异更加清晰，密码稳定后即可以用作加密和解密的密钥，又可以作为生成密码的salt。

10、优选地，s2中所述的特征点还设置有辅助位，所述辅助位用于标记不同人脸图像之间的显著差异值，辅助位的意思即在传统的人脸特征点上增加新的辅助判断信息，作为128个特征值以外的特征向量，以此增加密码的丰富性，

11、优选地，所述显著差异值包括但不限于眼睛的闭合状态，眼镜的佩戴状态，例如用0和1分别代表睁眼状态和闭眼状态，在生成密码的过程中，即用第129位来表示睁眼状态或者闭眼状态；

12、优选地，s3中所述排序方法包括但不限于冒泡排序、选择排序、希尔排序，用户可以随机设置排序方法，避免指定排序方法出现被破解的风险，提高安全性。

13、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：通过人脸特征值生成固定密钥的方法，提高了人脸密码识别的稳定性，相较于传统方法中通过相似度比较的方法，本发明提出的方法生成的密钥可以使加密的差异化更加清晰且丰富。

技术特征：

1.一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于：s1中所述预处理的方法为，获取动态人脸，通过三维建模的方式获取其68个特征点在空间中的向量关系。

3.根据权利要求1所述的一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于：s2中所述固定数量128，所述特征值包括但不限于人脸图像中左侧嘴角至右侧嘴角的距离，左眼右眼角与右眼左眼角的距离，鼻尖至上嘴唇中心的距离。

4.根据权利要求3所述的一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于：s2中所述特征值的计算中还设置有差异值优选法，所述差异值优选法为，将每一个依次计算获得的第n+1个特征值与已得到的0至n个特征值进行比较，若第n+1个特征值与前n个特征值中的任意一个特征值的长度差值小于0.1cm，则舍弃第n+1个特征值，并进行第n+2个特征值的计算，直至获得第128个特征值。

5.根据权利要求1所述的一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于：将s3中的密钥通过压缩的方法生成12位密钥。

6.根据权利要求1所述的一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于：s2中所述的特征点还设置有辅助位，所述辅助位用于标记不同人脸图像之间的显著差异值。

7.根据权利要求6所述的一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于：所述显著差异值包括但不限于眼睛的闭合状态，眼镜的佩戴状态。

8.根据权利要求1所述的一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，其特征在于：s3中所述排序方法包括但不限于冒泡排序、选择排序、希尔排序。

技术总结
本发明公开了一种基于人脸固定特征密钥生成的加密方法，该方法属于信息安全领域。所述加密方法通过选取固定数量的特征值，建立与ASCII码对应关系，并将对应ASCII码进行排序的方法生成密钥，从而获得一种稳定的加密方法。本发明公开的目的是为了解决传统方法中人脸识别通过计算相似度的方法容易导致识别结果不稳定的问题。本发明提出的方法不但可以提高人脸密码识别的稳定性，所生成的密钥还可以使加密的差异化更加清晰且丰富。

技术研发人员：李青,袁存鼎
受保护的技术使用者：无锡乐骐科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15