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公开(公告)号：CN103744976B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410014056.2
申请日：2014-01-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于同态加密的图像安全检索方法。首先提取图像的颜色、纹理和形状等特征，并利用LPP方法对图像特征降维；然后采用Paillier同态加密算法对特征进行保护；最后直接对加密后的图像特征进行相似性匹配，将最相似的K幅图像作为检索结果反馈给用户。本发明基于CBIR框架，采取同态加密技术，无需解密，而是利用Paillier加密算法的同态特性，对加密后的图像特征直接进行相似度度量。克服了现有的图像检索方法无法对加密后的图像直接进行检索的不足。实验结果表明，本发明能够在保证图像信息安全性的前提下，得到与原来明文域CBIR方法完全一致的检索结果，加密不会影响图像的检索性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103744976A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201410014056.2
申请日：2014-01-13
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F17/30247 , G06F21/602 , G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于同态加密的图像安全检索方法。首先提取图像的颜色、纹理和形状等特征，并利用LPP方法对图像特征降维；然后采用Paillier同态加密算法对特征进行保护；最后直接对加密后的图像特征进行相似性匹配，将最相似的K幅图像作为检索结果反馈给用户。本发明基于CBIR框架，采取同态加密技术，无需解密，而是利用Paillier加密算法的同态特性，对加密后的图像特征直接进行相似度度量。克服了现有的图像检索方法无法对加密后的图像直接进行检索的不足。实验结果表明，本发明能够在保证图像信息安全性的前提下，得到与原来明文域CBIR方法完全一致的检索结果，加密不会影响图像的检索性能。
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公开(公告)号：CN104008174A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410244992.2
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06F21/6245 , G06F17/3025 , G06F17/30256 , G06F21/10
Abstract: 本发明公开一种海量图像检索的隐私保护索引生成方法，涉及海量图像检索中的隐私保护问题，将隐私保护融入到图像检索中，本发明方法建立一种具有隐私保护的图像索引，在保证检索性能的同时，保护用户隐私信息的安全。本发明首先，提取并优化尺度不变特征转换SIFT和HSV颜色直方图，采用局部保持投影的流形降维方法对特征进行降维，并将降维后的特征数据用于构建词汇树。利用词汇树建立倒排索引结构，本发明不仅减少了特征的个数，提高了明文域图像检索的速度，更优化了图像检索的性能。本发明在明文域检索框架的基础上加入隐私保护，利用二元随机编码和随机投影对倒排索引进行双重加密，实现了具有隐私保护的图像索引。
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公开(公告)号：CN103812638B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410031154.7
申请日：2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明涉及一种加密域的SURF特征提取方法，包括：构建Paillier加密系统和DGK加密系统，生成相应的公匙与私匙；用户端利用Paillier加密系统，以生成的公匙对图像进行加密，然后将加密后的图像发送给服务器端；服务器端对加密后的图像提取SURF特征点；服务器端对提取的SURF特征点进行校正；服务器端提取SURF特征描述子。本发明利用Pallier同态加密方法的同态特性，提出一种加密域的SURF特征提取方法。该方法无需解密即可对加密后的图像直接提取SURF特征，避免了图像信息的泄漏；而且取出的SURF特征点数和位置与明文域算法完全一致，描述子与明文域的误差也仅为0.0002932%。
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公开(公告)号：CN103812638A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201410031154.7
申请日：2014-01-22
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明涉及一种加密域的SURF特征提取方法，包括：构建Paillier加密系统和DGK加密系统，生成相应的公匙与私匙；用户端利用Paillier加密系统，以生成的公匙对图像进行加密，然后将加密后的图像发送给服务器端；服务器端对加密后的图像提取SURF特征点；服务器端对提取的SURF特征点进行校正；服务器端提取SURF特征描述子。本发明利用Pallier同态加密方法的同态特性，提出一种加密域的SURF特征提取方法。该方法无需解密即可对加密后的图像直接提取SURF特征，避免了图像信息的泄漏；而且取出的SURF特征点数和位置与明文域算法完全一致，描述子与明文域的误差也仅为0.0002932%。
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公开(公告)号：CN104008174B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201410244992.2
申请日：2014-06-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种海量图像检索的隐私保护索引生成方法，涉及海量图像检索中的隐私保护问题，将隐私保护融入到图像检索中，本发明方法建立一种具有隐私保护的图像索引，在保证检索性能的同时，保护用户隐私信息的安全。本发明首先，提取并优化尺度不变特征转换SIFT和HSV颜色直方图，采用局部保持投影的流形降维方法对特征进行降维，并将降维后的特征数据用于构建词汇树。利用词汇树建立倒排索引结构，本发明不仅减少了特征的个数，提高了明文域图像检索的速度，更优化了图像检索的性能。本发明在明文域检索框架的基础上加入隐私保护，利用二元随机编码和随机投影对倒排索引进行双重加密，实现了具有隐私保护的图像索引。
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