一种基于卷积神经网络的虹膜图像加密方法

    公开(公告)号:CN107330395B

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201710498746.3

    申请日:2017-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的虹膜图像加密方法,通过CNN模型提出虹膜特征,进而RS码编码得到加密密钥,然后与待加密图像矩阵对应灰度值进行AES运算,即实现了加密过程。在CNN训练过程中由于虹膜样本比较少,为保证加密的高安全性,密钥的生成必须采用整体虹膜,不能将虹膜进行图像块提取来弥补样本不足的问题。本发明首先对虹膜进行图像块提取,训练SAE模型,采用SAE初始化CNN参数,采用整幅虹膜图像进行CNN模型训练。如此设计不仅解决了虹膜样本少的问题,而且对图像加密的安全性有了保障。

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