專利名稱：一種用于隱私保護(hù)的監(jiān)控視頻加密方法
一種用于隱私保護(hù)的監(jiān)控視頻加密方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明研究視頻監(jiān)控中個人肖像，行為和身份信息等個人信息的保護(hù)問題，屬于視頻加密隱私保護(hù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
在信息技術(shù)發(fā)達(dá)的今天，我們的個人隱私信息，包括姓名，年齡，身份證號，電話號碼，個人賬戶，個人肖像，行為等信息，存在被濫用的潛在危險。近年來，我國屢屢發(fā)生互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)泄露個人隱私信息事件，包括在網(wǎng)絡(luò)上非法傳播視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中涉及個人隱私的視頻片段，就是個人隱私信息被濫用的典型例子。視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用對公共安全保護(hù)起到了重要作用，但也產(chǎn)生了個人隱私信息被濫用的危險。出于公共安全需要，公安部門或有關(guān)單位在重要公共場所，如機(jī)場，車站，賓館，居民住宅區(qū)等，普遍安裝了視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。這些廣泛存在的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)不可避免會涉及到公民個人隱私信息，如肖像和行為等。如果有關(guān)單位對這些隱私信息管理和使用不當(dāng)，致使其被濫用，將給公民個人的正常生活造成嚴(yán)重影響，甚至造成重大損失，社會影響極壞。近年來，我國已經(jīng)發(fā)生了多起泄露監(jiān)控錄像資料的案例，這些錄像資料在互聯(lián)網(wǎng)上瘋狂傳播，嚴(yán)重侵犯了公民的個人隱私權(quán)。因此，如何通過技術(shù)手段保護(hù)公民個人隱私權(quán)，防止個人隱私信息未經(jīng)授權(quán)使用和傳播，已經(jīng)變得刻不容緩。
隱私保護(hù)在國外受到廣泛重視，國外學(xué)者較早開展了視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)方法和技術(shù)研究。目前，視頻監(jiān)控中隱私保護(hù)策略主要有兩大類。一類采用置亂(scrambling)，模糊(obscuring)或掩飾(masking)方法保護(hù)視頻圖像中個人的身份信息,達(dá)到保護(hù)隱私的目的。在這類方法中，視頻圖像中的人臉或整個身體的視覺紋理數(shù)據(jù)被丟棄或進(jìn)行不可逆變換。另一類隱私保護(hù)策略試圖將個人隱私特征從輸入信號中分離出來，保護(hù)這些特征安全，同時也可以在將來的應(yīng)用中檢索得到。這類隱私保護(hù)策略采用傳統(tǒng)加密方法進(jìn)行加密，或者在變換域?qū)﹄[私內(nèi)容進(jìn)行加密，涉及視頻編碼，加大了實現(xiàn)復(fù)雜性。
綜上分析，目前視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)的兩類方法均存在自身的不足。近年來，二維離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換(FrFT)在圖像加密中得到了應(yīng)用，例如基于分?jǐn)?shù)傅立葉變換的彩色圖像加密，基于多參數(shù)分?jǐn)?shù)傅立葉變換和混沌函數(shù)的圖像加密等。二維隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換(RDFrFT)輸出幅度和相位均是隨機(jī)的量，可以預(yù)見它在圖像和視頻加密方面比傳統(tǒng)的分?jǐn)?shù)傅立葉變換更有優(yōu)勢。
與國外對隱私保護(hù)的重視程度和取得的成果相比較而言，我國在隱私保護(hù)方面的工作亟待加強，隱私保護(hù)方法的研究工作剛剛起步。本發(fā)明主要研究視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中個人肖像、行為和身份信息等個人隱私信息保護(hù)的理論和方法，視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)基于我國自主知識產(chǎn)權(quán)的視頻監(jiān)控視音頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)(SVAC)。本項目擬通過視頻圖像人體檢測與人臉檢測，采用隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換對視頻圖像人體和人臉區(qū)域進(jìn)行加密處理，防止個人隱私信息泄露和未經(jīng)授權(quán)濫用，并在FPGA嵌入式板卡系統(tǒng)上實時實現(xiàn)。采用秘密共享算法，對授權(quán)用戶的訪問權(quán)限進(jìn)行分級控制，并對非法訪問者進(jìn)行追蹤。該研究對于探索視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)視頻內(nèi)容安全傳輸和隱私保護(hù)機(jī)制具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的正是為了克服現(xiàn)有人隱私信息保護(hù)存在自身的不足，而提供一種能夠?qū)崿F(xiàn)對人體和人臉區(qū)域加密，保護(hù)視頻圖像中的隱私信息，防止個人隱私信息泄露和未經(jīng)授權(quán)濫用的用于隱私保護(hù)的監(jiān)控視頻加密方法。
本發(fā)明的目的是通過如下技術(shù)方案來實現(xiàn)的。
一種用于隱私保護(hù)的監(jiān)控視頻加密方法，本發(fā)明步驟為: O采集視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中個人肖像，行為和身份信息； 2)基于安全防范視音頻編碼國家標(biāo)準(zhǔn)(SVAC)，通過視頻圖像人體檢測與人臉檢測，采用二維隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換(2-D RDFrFT)對人體或人臉區(qū)域加密，保護(hù)視頻圖像中的隱私信息，防止個人隱私信息泄露和未經(jīng)授權(quán)濫用； 3)對視頻監(jiān)控系統(tǒng)用戶的生物特征進(jìn)行隨機(jī)處理，采用秘密碼書和非完全秘密共享方案MIX-SPLIT算法實現(xiàn)訪問控制和共享者子集跟蹤，對授權(quán)用戶的訪問權(quán)限進(jìn)行分級控制。
視頻圖像人體檢測和人臉檢測。視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)涉及個人肖像，行為和身份，隱私保護(hù)的首要問題是如何正確檢測視頻圖像中的人體和人臉，構(gòu)成視頻圖像的感興趣區(qū)域(R0I)。本項目研究視頻圖像人體檢測方法，包括正面人體，側(cè)面人體和背面人體等多角度以及有部分遮擋情況下的人體檢測，研究視頻圖像人臉檢測方法，包括正面人臉和側(cè)面人臉的檢測?？煽康贿^于復(fù)雜的檢測方法有利于在FPGA嵌入式系統(tǒng)上實時實現(xiàn)。
視頻圖像人體和人臉ROI區(qū)域加密。為了保護(hù)視頻圖像中個人肖像，行為和身份等隱私信息，本發(fā)明研究對人體和人臉ROI區(qū)域進(jìn)行加密保護(hù)的方法。在視頻圖像傳輸前對ROI區(qū)域進(jìn)行加密變換，掩蓋個人真實身份和行為信息，在傳輸過程中截取視頻的非法入侵者或在接收端未經(jīng)授權(quán)的用戶均無法獲知視頻圖像中的個人隱私信息。
秘密混合與共享算法設(shè)計。用戶根據(jù)授權(quán)級別對包含隱私信息的視頻圖像進(jìn)行訪問，非法用戶訪問受到限制。將每個用戶的生物特征(如:指紋)進(jìn)行隨機(jī)處理后采用混合算法進(jìn)行混合，再將混合結(jié)果隨機(jī)分割成若干共享份額(Shares)。其中，一個份額作為水印嵌入圖像中，一個份額作為密鑰用于圖像內(nèi)容加密，每個用戶有一個或多個份額(視用戶權(quán)限大小而定)，其余份額存儲在系統(tǒng)服務(wù)器中。如果要訪問圖像內(nèi)容，必須將一定數(shù)量的共享份額組合在一起才能訪問到。
人體檢測、人臉檢測、ROI區(qū)域加密及秘密共享訪問控制算法的實時實現(xiàn)。視頻實時傳輸?shù)奶匦砸笕梭w檢測、人臉檢測、ROI區(qū)域加密及秘密共享訪問控制算法均要做到實時實現(xiàn)。本項目研究如何減小這些算法的計算量，使它們便于實時計算。


:圖1為視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)研究方案。
本發(fā)明擬采取的研究方案 本發(fā)明擬采取如圖1所示的研究方案。它包括人體檢測，人臉檢測，ROI區(qū)域加密，秘密共享訪問控制，ROI區(qū)域水印嵌入五個組成部分。
I)人體檢測 人體檢測是視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)中關(guān)鍵的首要步驟，能否準(zhǔn)確、全面地檢測出視頻圖像中的人體，關(guān)系到整個研究的成敗。本項目擬利用方向梯度直方圖(HOG)與局部二進(jìn)模式(LBP)的組合特征，采用全局搜索和局部搜索模式檢測人體。全局檢測器和局部檢測器通過支持向量機(jī)(SVM)訓(xùn)練獲得。為了解決遮擋人體的檢測問題，對于模糊不定的掃描窗口，根據(jù)HOG特征對全局檢測器的響應(yīng)構(gòu)建遮擋似然圖(Occlusion Likelihood Map)并采用均值漂移(Mean Shift)算法對其進(jìn)行分割。分割窗口如果負(fù)響應(yīng)為主，則判定為有遮擋的區(qū)域。
2)人臉檢測 人臉檢測是在人體檢測的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。在人體檢測全面且準(zhǔn)確無誤的情況下，可以在人體區(qū)域查找是否存在人臉。本項目擬采用基于膚色的人臉檢測方法。膚色檢測結(jié)合平均臉匹配評分圖表及水平邊緣匹配評分，實現(xiàn)人臉局部化檢測。
3) ROI區(qū)域加密 檢測出來的人體區(qū)域和人臉區(qū)域成為我們感興趣的區(qū)域(R0I)。對于ROI區(qū)域的加密，本項目擬采用隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換(RDFrFT)方法實現(xiàn)加密與解密。大小為MXN的視頻圖像P，其二維離散隨機(jī)分?jǐn)?shù)傅立葉變換(2-D RDFrFT)定義如下[24]: = - '-P' PiI 其中，(ax,Hl^a2,H2)是變換參數(shù)集合，和戌分別是NXN，MXM的隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換矩陣。RDFrFT的輸出幅度和相位均是隨機(jī)的。隨機(jī)參數(shù)矢量務(wù)和％ ,以及隨機(jī)DFT交換矩陣吊和盡，均可作為視頻圖像加密的密鑰。對于視頻圖像的解密，直接進(jìn)行變換參數(shù)集合為(-屯巧,-52,片2)的2-D RDFrFT即可。
4)秘密共享算法 秘密共享訪問控制分為訪問編碼和訪問驗證兩部分。訪問編碼的功能是秘密混合與共享份額產(chǎn)生。
①訪問編碼。它將授權(quán)用戶的生物特征秘密(下面以2個秘密PIN-E和PIN-C為例)變換成η個共享份額(SI，S2，…，Sn)。這些成分(即秘密和共享份額)由隨機(jī)數(shù)發(fā)生器及模板加密方法從生物特征數(shù)據(jù)或圖像產(chǎn)生。只有將產(chǎn)生的共享份額嚴(yán)格按照預(yù)定義的過程組合起來才能完全恢復(fù)兩個PIN，否則，只可能部分恢復(fù)?？梢愿櫡欠ü仓\訪問。PIN-E為加密密鑰，PIN-C是控制密鑰。PIN-C與共享份額一起用于對內(nèi)容或應(yīng)用的控制，PIN-E用于對需要限制訪問的圖像內(nèi)容進(jìn)行加密。在對安全性要求很高的情況下，還需要集成基于生物特征注冊的用戶身份驗證。生物特征PIN-B通常是從真實的生物特征經(jīng)過單向模板加密得到的，不需要存儲實際的生物特征信號，因此不可能被誤傳或受到隱私攻擊。該模塊可提供多層的，有層次的，或分布式訪問機(jī)制。
②訪問驗證。為了能訪問包含隱私信息的受限視頻圖像，必須輸入或聯(lián)合適當(dāng)數(shù)目的共享份額，系統(tǒng)利用PIN-C和共謀列表來識別用戶身份，確認(rèn)用戶的訪問等級，準(zhǔn)許或拒絕訪問。如果需要另外的用戶身份認(rèn)證，用戶將被要求輸入他的生物特征信號信息，本地產(chǎn)生的PIN-B將用預(yù)先注冊的PIN- B通過相關(guān)匹配或其它相似準(zhǔn)則進(jìn)行驗證。驗證通過時，訪問得到許可，并可得到加密密鑰PIN-E。假定控制密鑰PIN-C是不可破解的，因此，正常情況下它保持不變。如果共享或PIN-E被盜用，則產(chǎn)生一個新的PIN-E，新的共享份額分發(fā)給共享者。
本發(fā)明擬采用非完全秘密共享，在安全性與有效跟蹤之間做平衡，采用簡單非完全秘密共享方案MIX-SPLIT實現(xiàn)訪問控制和共享者子集跟蹤。MIX-SPLIT算法是一個簡單的替代密碼，將兩個或更多的信息段(秘密)混合，然后采用秘密分割和密碼碼書將其分為η份。該算法的主要特征是，盡管秘密混合和分割時需要碼書，但是重構(gòu)信息時不需要碼書。共享秘密分量作為水印加入到視頻圖像內(nèi)容中，通過水印組合實現(xiàn)秘密重構(gòu)，進(jìn)一步增強視頻圖像內(nèi)容的隱私和秘密性。
5) ROI區(qū)域水印嵌入 采用我們設(shè)計的混合一共享分離算法，將所有授權(quán)用戶的生物特征(指紋)經(jīng)模板加密得到的編碼進(jìn)行混合，然后分離得到若干共享份額，并將其中一個份額作為水印信息嵌入圖像中。水印嵌入與提取采用目前較為成熟的數(shù)字水印算法實現(xiàn)。比如，快速沃爾什變換(FWT)域擴(kuò)頻圖像水印算法是對傳統(tǒng)擴(kuò)頻水印算法的改進(jìn)，F(xiàn)WT降低了計算復(fù)雜度和水印對宿主圖像的影響，便于用硬件實時實現(xiàn)。
本發(fā)明的有益效果是: 本發(fā)明研究視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)方法，以人體檢測和人臉檢測為基礎(chǔ)，以人體和人臉區(qū)域加密以及秘密共享多級訪問控制為核心，采用二維離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換(2-DRDFrFT)實現(xiàn)人體和人臉區(qū)域加密，采用混合-分離算法及數(shù)字水印實現(xiàn)對隱私信息的非完全秘密共享訪問控制。在FPGA硬件系統(tǒng)上實時實現(xiàn)上述算法，完成對視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中隱私信息的實時保護(hù)。本發(fā)明研究方案合理，研究思路清晰、明確，這是研究工作取得成功的重要保證。
具體實施方式
: 一種用于隱私保護(hù)的監(jiān)控視頻加密方法，本發(fā)明步驟為: O采集視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中個人肖像，行為和身份信息等個人隱私信息； 2)針對安全防范視音頻編碼國家標(biāo)準(zhǔn)SVAC，研究基于二維隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換(2-D RDFrFT)實現(xiàn)對人體和人臉區(qū)域加密，保護(hù)視頻圖像中的隱私信息； 3)通過視頻圖像人體檢測與人臉檢測，采用隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換對視頻圖像人體和人臉(ROI)區(qū)域進(jìn)行加密處理，防止個人隱私信息泄露和未經(jīng)授權(quán)濫用； 4)對每個用戶的生物特征進(jìn)行隨機(jī)處理后，采用秘密碼書和非完全秘密共享方案MIX-SPLIT算法實現(xiàn)訪問控制和共享者子集跟蹤，對授權(quán)用戶的訪問權(quán)限進(jìn)行分級控制。
權(quán)利要求
1.一種用于隱私保護(hù)的監(jiān)控視頻加密方法，用于對視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中個人肖像，行為和身份信息進(jìn)行加密保護(hù)，其特征是: 1)采集視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)中個人肖像，行為和身份信息； 2)基于安全防范視音頻編碼國家標(biāo)準(zhǔn)，通過視頻圖像人體檢測與人臉檢測，采用二維隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換對人體或人臉區(qū)域加密，保護(hù)視頻圖像中的隱私信息，防止個人隱私信息泄露和未經(jīng)授權(quán)濫用； 3)對視頻監(jiān)控系統(tǒng)用戶的生物特征進(jìn)行隨機(jī)處理，采用秘密碼書和非完全秘密共享方案MIX-SPLIT算法實現(xiàn)訪問控制和共享者子集跟蹤，對授權(quán)用戶的訪問權(quán)限進(jìn)行分級控制。
全文摘要
一種用于隱私保護(hù)的監(jiān)控視頻加密方法。本發(fā)明研究視頻監(jiān)控系統(tǒng)中個人肖像，行為和身份信息等個人隱私信息的保護(hù)方法，屬于視頻加密隱私保護(hù)領(lǐng)域；針對安全防范視音頻編碼國家標(biāo)準(zhǔn)，研究基于二維隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換實現(xiàn)對人體和人臉區(qū)域加密，保護(hù)視頻圖像中的隱私信息；通過視頻圖像人體檢測與人臉檢測，采用隨機(jī)離散分?jǐn)?shù)傅立葉變換對視頻圖像人體和人臉區(qū)域進(jìn)行加密處理，防止個人隱私信息泄露和未經(jīng)授權(quán)濫用；對每個用戶的生物特征進(jìn)行隨機(jī)處理后，采用秘密碼書和非完全秘密共享方案MIX-SPLIT實現(xiàn)訪問控制和共享者子集跟蹤，對授權(quán)用戶的訪問權(quán)限進(jìn)行分級控制。本發(fā)明用于防止視頻監(jiān)控中個人隱私信息未經(jīng)授權(quán)的濫用。
文檔編號G06F21/62GK103152556SQ20131008207
公開日2013年6月12日 申請日期2013年3月15日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月15日
發(fā)明者柏正堯 申請人:云南大學(xué)