[发明专利]一种基于深度神经网络的安全图像特征提取与分类方法在审
| 申请号： | 202110195599.9 | 申请日： | 2021-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN112906715A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王勇;王范川;林劼;王晓虎 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都金英专利代理事务所(普通合伙) 51218 | 代理人： | 袁英 |
| 地址： | 610041 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的安全图像特征提取与分类方法，包括以下步骤：步骤1：图像加密，通过秘密分享的形式对原始图像数据进行加密；步骤2：代理重加密，两个服务器通过合作将秘密分享形式的加密图像转换成同态加密的图像；步骤3：特征提取，通过深度神经网络模型提取图像特征向量；步骤4：图像分类，根据SoftMax的结果，确定最终的图像的分类值，进行图像分类。本发明通过PAHE同态方案结合两方安全技术确保了图像数据信息和深度神经网络的信息的机密性，具体包括用户上传图像数据、DNN网络训练参数、DNN网络输出的特征向量、DNN网络中间计算结果；同时确保了图像分类的准确性和计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 安全 图像 特征 提取 分类 方法 | ||
【主权项】：
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