Abstract-This paper föreslår en effektiv algoritm för att utföra sekretessbevarande (PP) ansiktsuttryck klassificering (FEC) i klient-server-modellen. Servern har en databas och erbjuder klassificeringstjänsten till kunderna. Kunden använder tjänsten för att klassificera ansiktet uttryck (FaE) av objektet. Det bör noteras att kunden och servern är ömsesidigt opålitliga parter och de vill utföra klassificeringen utan att avslöja sina indata för varandra. I motsats till de befintliga verken, som är beroende av beräknings dyra kryptografiska operationer, föreslår detta papper en lätt algoritm baserad på randomiseringstekniken. Den föreslagna algoritmen valideras med hjälp av de allmänt använda JAFFE- och MUG FaE-databaserna. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen inte försämrar prestandan jämfört med befintliga verk. Det bevarar dock integriteten av indata samtidigt förbättra den beräkning komplexitet med 120 gånger och kommunikations komplexitet med 31 procent mot den befintliga homomorphic kryptografi baserad metod.
För att minska beräkningsbördan har lättviktsalgoritmer baserade på randomiseringstekniker föreslagits i REF.
Efficient Privacy-Preserving Facial Expression Classification
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}