【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种，主要分水印嵌入和提取两大部分，在水印的提取部分，同时实现了人脸的识别；主要步骤如下，水印的嵌入：步骤一)首先对所有原始人脸进行全局DCT变换，求得特征向量；步骤二)将每个人脸的水印与该人脸的特征向量通过密码学哈希函数相关联；水印提取：步骤三)获取待测人脸的特征向量，求的待测人脸和原始人脸特征向量相关系数最大值，并根据该值对应的序号，完成人脸的识别、获得对应的嵌入的水印；步骤四)利用待测人脸的特征向量，进行水印提取，并计算出水印的相关系数。该人脸识别方法不需要提取进行样本训练，适合于大数据；并有较好的抗光照、遮挡等攻击。【专利说明】
本专利技术涉及一种多媒体信号处理领域，具体涉及。技术背景人脸识别技术作为一种有效的生物特征识别技术，近40年来日益得到工业界和学术界的重视。由于人脸识别技术具有高可接受，自然性，不易被人察觉等优势，因此其在娱乐、犯罪调查、门禁系统、军事等方面有较大用途。目前人脸识别的方法主要是基于PCA、神经网络、SVM等机器学习方法，由于要进行训练学习，对于识别的样本较大，在大数据环境下，学习的时间较长，并且...
【技术保护点】
大数据下基于变换域鲁棒水印的抗光照攻击人脸识别方法，其特征在于：先对原始人脸进行全局DCT变换，在变化域选取前8x8系数做为特征向量，然后将水印信息和特征向量相关联，实现水印的嵌入；然后对于待测人脸，求出其特征向量，然后计算出待测人脸与所有人脸特征向量的相关系数，求出相关系数最大值，根据该值得到识别的人脸图像、嵌入的水印；然后根据待测图像的特征向量，提取出水印，求出水印相关系数；实现数字水印的嵌入与提取和人脸的识别；该专利技术包括水印嵌入和提取两大部分，共计六个步骤：第一部分：水印的嵌入1)通过对所有原始人脸图像F(n)进行全局DCT变换，得到原始图像的特征向量集合V(n)...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李京兵，李雨佳，杜文才，白勇，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：海南;66
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