图像识别方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例涉及图像识别领域，并提供图像识别方法、装置、系统及存储介质，方法包括第一节点将待识别图像发送至目标节点并通过其中部署的目标图像识别模型进行特征提取得到目标特征，之后第一节点将目标特征与目标图像识别模型对应的目标特征库进行比对得到第一识别结果，最后第一节点将第一识别结果发回至目标节点，并根据目标私钥解密得到第二识别结果并发回至第一节点。本方案使得作为图像识别业务需求方的第一节点既能够通过第二节点返回的第二识别结果来判定当前待识别图像的真实结果，又无法直接接触或获取到属于该第二节点的目标特征库中的预设特征，从而起到很好的特征库隔离效果。特征库隔离效果。特征库隔离效果。

【技术实现步骤摘要】
图像识别方法、装置、系统及存储介质


[0001]本申请实施例涉及图像识别
，尤其涉及一种图像识别方法、装置、系统及存储介质。

技术介绍

[0002]人脸识别是一项分析比较人脸视觉信息特征来进行身份鉴别的计算机技术，通常而言，人脸识别技术需要将用户的人脸图像与数据库中每一个图像进行识别，从而判断用户的人脸图像与数据库中哪一个图像相对应，从而得知用户的身份信息。
[0003]人脸识别已经在当代社会中起到了越来越重要的作用，如在支付验证、身份证识别中得到了大范围的应用。人脸识别技术通常使用服务器
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客户端模型（C/S模型），在服务端存储了所有的人脸图像数据，客户端采集用户的人脸数据并对服务端发起请求。但在这种场景中，由于发送的都是明文的人脸信息，一些不规范的服务端在接受到人脸信息之后可以对这些信息进行滥用，造成人脸数据的泄露。
[0004]针对上面的问题，目前主要采用的是全同态加密的技术。全同态加密可以使得加密之后的数据依然可以进行加减乘除的计算，我们可以令计算的过程在密文状态下进行，得出最终的结果之后，再对结本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像识别方法，应用于图像识别系统，所述图像识别系统包括至少一个第一节点和至少一个第二节点，其特征在于，所述图像识别系统包括基于全同态加密的预设特征库，所述预设特征库包括来自所述至少一个第二节点的至少一个基于全同态加密的目标特征库，各所述第二节点中部署图像识别模型；所述方法包括：所述第一节点获取待识别图像并发送至目标节点，所述目标节点为所述至少一个第二节点中的任意节点；所述目标节点基于目标图像识别模型对接收到的所述待识别图像进行特征提取，得到目标特征；其中，所述目标图像识别模型为所述目标节点所部署的图像识别模型；所述第一节点将所述目标特征与所述目标图像识别模型对应的目标特征库进行比对，得到第一识别结果，向所述目标节点发送所述第一识别结果；其中，所述目标特征库为所述目标节点对初始库进行全同态加密得到；所述目标节点根据目标私钥对所述第一识别结果进行解密得到第二识别结果，向所述第一节点发送所述第二识别结果；其中，所述目标私钥基于全同态加密私钥进行加密得到，所述第二识别结果包括置信度、目标对象在所述预设特征库中的索引；所述第一节点显示所述第二识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标节点根据目标私钥对所述第一识别结果进行解密得到第二识别结果之前，所述方法还包括：所述目标节点获取第一私钥并对所述第一私钥解密，得到第二私钥；其中，所述第一私钥是对所述全同态加密私钥进行加密得到。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标节点基于目标图像识别模型对接收到的所述待识别图像进行特征提取，得到目标特征之前，所述方法还包括：所述第一节点获取初始图像库和第一测试集，所述初始图像库包括多个测试对象的至少一张测试图像，所述第一测试集包括目标测试对象的多张测试图像，所述目标测试对象为所述多个测试对象中的任意测试对象；所述第一节点发送所述初始图像库和所述第一测试集至所述目标节点；所述目标节点中部署待评估的图像识别组件，所述图像识别组件中封装目标图像识别模型、以及用于生成全同态加密密钥的接口；所述目标节点基于所述目标图像识别模型对所述初始图像库进行特征提取，调用所述接口对提取的特征进行全同态加密，得到对应的目标特征库，以及基于所述目标图像识别模型对所述第一测试集进行特征提取，得到目标特征集；所述目标节点根据所述目标特征集与所述目标特征库的特征匹配结果，确定所述图像识别模型的模型评估结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像识别系统为医疗症状识别系统，所述图像识别模型为症状识别模型；所述目标节点中部署待评估的症状识别组件，所述症状识别组件中封装症状识别模型、以及用于生成全同态加密密钥的接口；所述目标节点基于目标图像识别模型对接收到的所述待识别图像进行特征提取，得到目标特征之前，所述方法还包括：所述第一节点获取第一医疗症状图像库和第一测试集，所述第一医疗症状图像库包括多个用户的至少一张医疗症状图像，所述第一测试集包括目标用户的多张医疗症状图像，
所述目标用户为所述多个用户中的任意用户；所述第一节点发送所述第一医疗症状图像库和所述第一测试集至所述至少一个第二节点；所述至少一个第二节点接收所述第一医疗症状图像库和所述第一测试集；所述至少一个第二节点基于所述症状识别模型对所述第一医疗症状图像库进行特征提取，调用所述接口对提取的特征进行全同态加密，得到第一医疗症状特征库，以及基于所述症状识别模型对所述第一测试集进行特征提取，得到目标特征集；所述至少一个第二节点根据所述目标特征集与所述第一医疗症状特征库的特征匹配结果，确定所述症状识别模型的模型评估结果。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像识别系统为人脸识别系统，所述图像识别模型为人脸识别模型；所述目标节点中部署待评估的人脸识别组件，所述人脸识别组件中封装人脸识别模型、以及用于生成全同态加密密钥的接口；所述目标节点基于目标图像识别模型对接收到的所述待识别图像进行特征提取，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：北京瑞莱智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：