[发明专利]一种基于MMDA的表情不变的隐私保护方法

说明书

本发明属于视频隐私保护技术领域，公开了一种基于MMDA的表情不变的隐私保护方法，利用MMDA多模式判别分析将人脸分解为不同属性的独立子空间，改变相应的子空间的特征而保持其他不变，实现了在人脸表情不变情况下保护人脸的隐私信息。在视频直播中保护人脸隐私信息的同时保留了表情信息，通过建立多模式特征空间，改变表情之外的属性特征，保持表情特征不改变，在实现人脸隐私保护的同时维持原始表情不变。本发明与以往直接对整张人脸进行保护的方法不同，通过多模式判别分析将人脸分解为不同属性的独立子空间，改变相应的子空间的特征而保持其他不变，实现了在人脸表情不变情况下保护人脸的隐私信息。

技术领域

本发明属于视频隐私保护技术领域，尤其涉及一种基于MMDA的表情不变的隐私保护方法。

背景技术

互联网与视频监控系统、视频直播应用的快速发展，使得视频隐私保护越来越受到人们的关注。在保证视频应用的同时不泄露隐私信息。目前人脸隐私保护技术在经过保护后人脸的表情会发生变化。如模糊化、马赛克等技术对人脸进行隐私保护后脸部原始的表情信息等全部被改变，表情信息并没有被保存。K-Same等相关技术在利用相似的K张人脸图像求平均的过程中也会破坏表情信息，从而使得经过隐私保护后的人脸表情可能会发生变化。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前人脸隐私保护技术在经过保护后人脸的表情会发生变化。而在视频直播等应用中，对人脸的隐私保护除了要关心隐私信息是否被保护，同时还要保证在实时的视频中人脸的自然度与完整度，因此在保护人脸隐私的同时保持表情不变也是在视频直播等领域中需要解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于MMDA的表情不变的隐私保护方法。

本发明是这样实现的，一种基于MMDA的表情不变的隐私保护方法，所述基于MMDA的表情不变的隐私保护方法在视频直播中保护人脸隐私信息的同时保留表情信息，利用MMDA多模式判别分析将人脸分解为不同属性的独立子空间，建立多模式特征空间，改变表情之外的属性特征，保持表情特征不改变，同时维持原始表情不变。

进一步，所述基于MMDA的表情不变的隐私保护方法包括以下步骤：

步骤一，预处理与归一化：

(1)从CK人脸库中选取包含20个对象的20张大小为640*490图像作为训练样本集，在训练样本集中每张图像拥有性别、种族和表情三种人脸属性，其中性别属性包含男性和女性，种族属性包含非洲与欧洲，表情属性包含微笑、生气、悲伤、恐惧与惊讶五类；

(2)在视频直播中通过摄像头或其他设备获得连续的静态图像序列；

(3)对人脸图像选取68个关键特征点，记录每个特征点的坐标位置并按顺序保存下来，形成一组向量集，获取图像的形状信息；

(4)AAM建模与归一化；

步骤二，MMDA分解与合成：

(1)分别对每个属性特征下的样本进行白化预处理；

(2)利用Fish准则对白化数据建立不同属性的特征子空间，且每个子空间保持相互正交；

(3)得到独立的特征子空间后，利用特征空间对白化数据进行分解；

(4)对变换后的参数向量进行合成，得到人脸向量。

进一步，所述AAM建模与归一化进一步包括：

(1)在得到所有样本的形状向量后，形状向量进行对齐，对第i个样本，记录的特征点坐标向量表示为：