ABSTRACT Med den ökade användningen av ansiktsverifiering har ökad uppmärksamhet ägnats åt deras noggrannhet och säkerhet. För att säkerställa dessa systems noggrannhet och säkerhet föreslås i detta dokument ett krypterat system för ansiktskontroll. I detta papper, ansiktsfunktioner extraheras med hjälp av djupa neurala nätverk och sedan krypteras med Paillier algoritmen och sparas i en datauppsättning. Ramen för hela systemet omfattar tre parter: klienten, dataservern och verifieringsservern. Dataservern sparar krypterade användarfunktioner och användar-ID, verifieringsservern utför verifiering och klienten ansvarar för att samla in en begärandes information och skicka den till servrarna. Informationen överförs mellan parterna som chiffertext, vilket innebär att inga parter känner till de privata nycklarna förutom verifieringsservern. Det föreslagna systemet testas med två djupa konvolutionella neurala nätverk arkitekturer på de märkta ansikten i Wild och Faces94 datauppsättningar. De omfattande experimentella resultaten, inklusive resultat för identifierings- och verifieringsuppgifter, visar att vårt tillvägagångssätt kan öka säkerheten i ett igenkänningssystem med liten noggrannhet. Det föreslagna systemet är därför effektivt både när det gäller säkerhet och hög verifieringsnoggrannhet. INDEX TERMS Face verifiering, Paillier kryptering, konvolutionella neurala nätverk.
Referens Ref föreslog också ett säkert ansiktsverifieringssystem, djupa neurala nätverk används för att extrahera ansiktsfunktioner och två servrar är involverade i detta system, en dataserver lagrar användarens krypterade ansiktsfunktioner och en verifieringsserver används för att utföra ansiktsverifiering.
A Secure Face-Verification Scheme Based on Homomorphic Encryption and Deep Neural Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}