[发明专利]基于人脸识别进行网络聊天内容保护的方法

说明书

基于人脸识别进行网络聊天内容保护的方法属于网络隐私保护技术领域，包括,步骤1：选择聊天对象人脸图像，传送到卷积神经网络中，提取原始人脸特征向量；步骤2：通过摄像头实时监控聊天对象的人脸数据，传送到同一卷积神经网络中，提取各时刻人脸特征向量；步骤3：将所获取人脸特征向量与原始人脸特征向量作比较，控制聊天的进行。将人脸识别用于网络聊天中的身份验证，具有便捷、易实现、高可靠性、高安全性等特点，结合卷积神经网络，使得实时监控聊天对象身份成为可能，避免在不知情状况下的信息泄露。

技术领域

本发明涉及人脸识别网络隐私保护领域，具体涉及一种基于人脸识别进行网络聊天内容保护的方法。

背景技术

随着信息技术的发展，大量聊天软件成为我们生活工作中不可或缺的交流渠道。由于生活中各种各样的事情都是通过软件进行传达，隐私安全就成为了一个突出问题。虽然不同软件有相应的隐私设置选项，但是均是在默认使用者是本人的情况下进行的，无法避免他人使用自身账户进行聊天。

现有的信息安全领域加密方法大多通过生物特征生成密钥或者编译进行加解密，但这些方法存在一些局限性，在密钥生成过程中，无法保证生成结果相同，编译时也需要进行纠错编码。

人脸作为生物特征的一种，具有随身携带和唯一性等特点，用于身份验证具有更高的安全性和可靠性。目前已经迈向5G时代，为人脸实时传送提供了足够的带宽，且传送速度快。近年来卷积神经网络在人脸识别方面也表现出优异的性能，使得实时识别聊天对象身份成为可能。

发明内容

针对网络聊天的对象不确定以及隐私泄露等问题，本发明提出了一种基于人脸识别的网络聊天内容保护方法，通过实时判断使用者身份，控制聊天是否继续进行，使得聊天只有在聊天对象为用户指定对象时才能正常进行，有效避免对方非本人操作时的信息泄露问题，保证了聊天内容的安全性。

为实现上述目的，本发明提出一种基于人脸识别的网络聊天内容保护方法，包括以下步骤：

步骤1.选择聊天对象人脸图像，传送到卷积神经网络中，提取原始人脸特征向量；

步骤2.通过摄像头实时监控聊天对象的人脸数据，传送到同一卷积神经网络中，提取各时刻人脸特征向量；

步骤3.将所获取人脸特征向量与原始人脸特征向量作比较，控制聊天的进行；

所述步骤1获取原始人脸特征向量，包括以下步骤：

步骤1.1打开聊天窗口，同时选择聊天对象的人脸图像；

步骤1.2将所述人脸图像转化为灰度格式；

步骤1.3从所述人脸图像中检测人脸，并提取出人脸数据；

步骤1.4将所述人脸数据传送到卷积神经网络中，获取原始人脸特征向量，保存在系统中。

所述步骤2.实时获取人脸特征向量，包括以下步骤：

步骤2.1摄像头始终保持开启状态；

步骤2.2每隔几秒，对方摄像头会自动获取此时的人脸图像进行传送；

步骤2.3将传送来人脸图像设置为灰度格式，检测人脸，并提取出人脸数据；

步骤2.4将所述人脸数据传送到所述卷积神经网络，提取人脸特征；

所述步骤3控制聊天的进行，包括以下步骤：

步骤3.1设置人脸特征向量的相似度门槛；

步骤3.3实时对比通过摄像头获取的人脸特征向量与原始人脸特征向量；

步骤3.2当相似度高于相似度门槛时，聊天继续，否则，窗口关闭。