随着大数据技术的发展,我们处在一个信息爆炸的时代中,图像,视频等可视媒体信息在我们日常生活中占据重要的地位。这些可视媒体庞大数据的处理也越来越依赖云计算,这就导致了图像、视频中包含用户数据隐私泄露的问题。近年来,网上曝出的各种隐私图像泄露事件给人们敲响了警钟:图像的隐私保护愈来愈重要。隐私保护的计算机视觉算法成为热门研究领域。计算机视觉算法发展迅速,但是大部分算法的处理方式都离不开图像卷积计算,所以利用图像卷积计算和安全计算设计出安全、高效的隐秘算法,具有重大的研究价值。1.研究图像卷积的原理和应用,结合图像卷积计算,利用图像卷积的几种应用设计出了基于随机子图和随机矩阵的两种隐秘卷积计算。有效保护用户数据隐私,并正确的完成卷积计算,为更复杂的计算机视觉算法的隐私保护研究做准备。2.深入研究人脸检测算法和隐秘人脸检测算法。重点研究Viola&Jones人脸检测算法和基于不经意传输协议的隐秘人脸检测算法。基于不经意传输协议的人脸检测算法结合Viola&Jones人脸检测算法和不经意传输协议,提出了安全点积协议和百万富翁协议,是一种安全、有效的人脸检测算法。为了解决基于不经意传输协议的隐秘人脸检测算法效率低的问题,设计出了基于随机子图的隐秘人脸检测算法。客户端利用该算法将原图像分为256张二值子图像,每张子图像都有独立的权值,并将子图像随机发送给服务器进行检测,并且客户端和服务器都引入了随机数机制,这样能够达到既能保护客户端图像数据的隐私又能保护服务器参数隐私的目的,并且比基于不经意传输协议隐秘人脸检测算法提高了约500倍的检测速率。3.针对基于随机子图的人脸检测算法存在的问题,受到图像信息隐藏技术的启发,提出了基于随机矩阵的隐秘人脸检测算法。该算法将特征图像像素隐藏在不可逆矩阵中,也将服务器参数隐藏在另一个不可逆矩阵中,各自引入一个随机可逆矩阵保护自己的数据隐私,利用矩阵乘求得最终的特征权值,而这个特征权值隐藏在矩阵中。为了进一步降低随机矩阵的计算复杂度,设计出基于随机向量的隐秘人脸检测算法。该算法引入了随机可逆矩阵、n维{0,1}向量和随机数,实现双方数据信息的隐身保护。三种隐秘人脸检测算法都是基于图像卷积的隐私保护算法,保护双方数据的隐私性。相比基于不经意传输协议的隐秘人脸检测算法,极大的提高了检测速率并保持了原有的正确率。