[发明专利]基于目标检测的选择性加密方法

权利要求书

1.基于目标检测的选择性加密方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)读取一个三通道的彩色图像，将图片传入到检测网络，通过检测网络提取特征；对提取的特征矩阵进行卷积操作得到先验框的偏移量；

(2)利用网络预置的先验框和步骤(1)中得到的先验框的偏移量对先验框进行回归和分类得到预测框，然后对预测框进行非最大值抑制筛选出重复的预测框，删除重复的预测框，最后保留下来的预测框即为包含人脸的预测框；

(3)通过步骤(2)得到包含人脸的预测框的左上角坐标和右下角坐标，截取预测框中的图像，对图像通道进行分离操作，得到三个通道分别为：R、G、B，再将这三个通道进行比特平面划分，每个通道有八个比特构成，分为高四位和低四位；

(4)不同通道的比特位进行互换，将R通道的高四位和B通道的低四位进行组合构成R1的八个比特位，G通道的高四位和R通道的低四位进行组合构成G1的八个比特位，B通道的高四位和G通道的低四位进行组合构成B1的八个比特位；

(5)将上述24个比特平面转换为R,G,B三通道平面；利用初始值(x0，u0)和(x1，u1)和混沌系统logistic产生混沌序列K1、K2，K＝((fabs(K1-K2)*10¹⁴)mod256)，其中fabs表示取绝对值，mod是取模运算；

(6)将混沌序列K升序排列，获得升序排列索引index；

(7)利用index值置乱图像的像素位置；

(8)利用c(i)＝p(i)⊕k(i-1)⊕k(i)⊕c(i-1)扩散像素值；其中，⊕表示异或操作；p(i)表示利用index置乱后的像素值；k(i-1)和k(i)通过步骤(5)得到的，k(1),k(2),k(3),..k(i)...,kn属于K中的元素，n等于图像的宽*高；c(i-1)为c(i)的前一项，其中c(1)＝p(1)；

(9)重复操作(7)-(8)；

(10)得到最终的图像。

2.根据权利要求1所述的基于目标检测的选择性加密方法，其特征在于，步骤(1)所述的检测网络框架，有六个原始特征层构成网络的第一层和六个增强特征层构成网络的第二层，其中增强特征层是通过原始特征层通过增强模块得到的，增强特征和原始特征的关系如下：

ec(i,j,l)＝f_concat(f_dilation(nc(i,j,l))

nc(i,j,l)＝f_prod(oc(i,j,l),f_up(oc(i,j,l+1))

其中ec(i,j,l)表示增强特征层的第l层的(i，j)位置，nc(i,j,l)表示原始特征层的第l层的(i，j)位置，f_prod表示矩阵之间对应元素之间的点乘操作，表示上采样，f_dilation表示空洞卷积，f_concat表示连接操作。