[发明专利]两阶段安全多方计算的图片文本定位识别方法

说明书

一种两阶段安全多方计算的隐私保护图片文本定位识别方法，对图片的文字定位与识别方案均不涉及明文传输，图片信息及用户端与客户端之间的传输内容都是通过安全多方计算加密的，达到了图片隐私保护的要求，服务可靠，安全性高。本发明将加密文字定位和识别网络服务分离，提出了适用于安全多方计算框架的基于分割的单字定位和全卷积单字识别网络，可以分别提供加密单字定位与单字识别服务。

技术领域

本发明涉及的是一种图像处理领域的技术，具体是一种基于两阶段安全多方计算的隐私保护图片文本定位识别方法，特别涉及在不泄露真实图片信息的情况下，利用安全多方计算技术实现图片的单字定位与识别的方法。

背景技术

目前提供图像文字定位识别算法的云服务大多需要真实的图像信息，用户在接受此类服务时，往往需要将真实图像提供给服务器端，无法满足隐私保护需求。以安全多方计算为代表的隐私计算技术在保护数据本身不对外泄露的基础上实现多方参与的计算任务，解决数据流通中的可用性与隐私性之间的矛盾，重视数据的所有权和安全处理，进而在保护图片隐私性的情况下实现图片信息的可用性。安全多方计算协议允许多个参与者通过使用同态加密、秘密共享和不经意传输等加密技术，在不实际共享输入的基础上对数据进行聚合计算。安全多方计算的研究主要是针对无可信第三方的情况下，如何安全地计算一个约定函数的问题。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种两阶段安全多方计算的隐私保护图片文本定位识别方法，基于安全多方计算方案实现加密的图片单字定位及识别。不同于普通的文字识别工作，充分保护了用户的隐私安全。本发明基于安全多方计算方案的技术手段。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种两阶段安全多方计算的隐私保护图片文本定位识别方法，包括：

1)用户基于安全多方计算中的函数秘密分享协议，通过其中的秘密函数加密图片中的每个像素的信息，将加密后的图片信息传输到云端服务器；

2)云端服务器基于训练好的单字文字定位模型对图片信息进行特征提取，得到三个层次的加密的图片单字定位特征图，并将加密的图片单字定位特征图传输回用户端；

3)用户在本地利用秘密函数对加密的图片单字定位特征图解密，再利用渐进拓展算法从解密特征图中得到单字文本的像素点位置，计算单字区域最小包围矩形得到单字文本框坐标；

4)用户通过对单字文本框坐标的空间距离筛选出同一文本行中顺序排列的单字，然后将顺序排列的单字利用秘密函数按顺序通过秘密函数加密后分别传输到云端服务器；

5)云端服务器基于训练好的单字识别模型对加密后的单字图片进行单字识别，得到单字识别结果并传输回用户端；

6)用户在本地利用秘密函数对单字识别结果解密，并按顺序排列解密结果即得到文字识别结果。

所述的秘密函数f，根据提供服务器的数量将此秘密函数分割成用户加服务器数量的秘密份额f₁-f_n，该秘密份额函数作为密钥的一部分，仅当获得全部秘密份额时才能还原原文的输入，利用全部秘密份额能够在不暴露明文的情况下对明文进行计算，从而实现加密的卷积、池化、激活函数操作。

步骤1中所述的加密是指：利用秘密份额f₁对图片P的逐像素进行加密，同时服务器拥有秘密份额f₂能够对加密后的E_k(P)进行计算。在服务器和用户进行通信计算，特征图提取可以看作是一系列连续的函数，因此特征提取网络的计算可以通过秘密函数的计算替代，随后服务器计算得到加密的特征图E_k(F_char)传输回用户端；对应的解密是指：用户端拥有全部的秘密份额能够解密复原F_char，在本地恢复单字定位特征图。