卷积神经网络的人脸隐私保护识别

人脸识别认证技术不断发展进步,将人脸照片存放在第三方服务器上的现象被广范运用,这就使得人们不得不开始重视保护隐私,而人脸就是重点保护的对象。主要的方法是将人脸预处理完成之后,借助Arnold的变换,将人脸的关键部门进行随机打乱,然后将随机打乱后的结果进行输入到相关神经网络当中,同时解决好人脸图片的预处理完成后,需要将人眼处于同一水平线上,在拍照过程中高,本身就存在视角问题,导致了这些图片的分块不均等问题的发生,因此,在预处理过程中,需要根据人眼的不同位置以及相关特点,进行预处理的定位,整理好对齐方式。从实验装置及数据库、卷积的不同对网络识别率的影响、本文方法安全性分析来进行试验探究,同时通过多组实验进行对比,验证了本文方法的有效性,减少了人工提取特征的工作量,还具有高识别率。