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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于秘密共享与联邦学习的人脸识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115830679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211519118.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于秘密共享与联邦学习的人脸识别方法是由罗佳媛;李锂;谭振华;贾志亮;宁婧宇;岳茗设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于秘密共享与联邦学习的人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于秘密共享与联邦学习的人脸识别方法，涉及人脸识别技术领域。该方法包括秘密共享构件与联邦学习构件。针对无约束人脸图片，首先在模型训练过程中，利用联邦学习构件训练特征提取器与人脸分类器，当客户端将模型参数上传到服务器时，使用差分隐私的方法对参数加入噪声；同时利用秘密共享构件的分发算法，将人脸图像分发为多个影子图像并存储于影子数据库中；其次在人脸识别过程中，利用联邦学习构件训练好的特征提取器与分类器，寻找相似度最高的人脸id，在一定数量的影子数据库中检索对应的影子图像，根据秘密共享构件的恢复算法，恢复人脸图像并回显。本发明实现了人脸识别对隐私安全性与人脸识别可用性的要求。

本发明授权一种基于秘密共享与联邦学习的人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于秘密共享与联邦学习的人脸识别方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤1：利用联邦学习和差分隐私的方法，以原始无约束人脸图像作为输入，训练人脸识别模型，人脸识别模型包括特征提取器与人脸分类器； 步骤2：利用Shamir秘密共享的分发算法，每个客户端将本地所有的人脸图像分发为多个影子图像并存储于影子数据库中； 步骤2.1：秘密共享初始化：分别设置参数、参数和素数，表示将1张人脸图像分发为张影子图像，表示至少需要张影子图像才能恢复原始人脸图像； 步骤2.2：分发每个客户端的每张人脸图像； 步骤2.2.1：在RGB三个通道上，将图像的每个通道转换为一个矩阵，每个矩阵记录了图像在该通道上的像素值，一张人脸图像共转换出三个矩阵； 步骤2.2.2：生成影子图像； 步骤2.2.2.1：构造多项式，对于每一个通道的每一个像素，将像素值作为秘密，生成个随机数，构成以秘密为常数项的阶多项式，将分别代入多项式，计算得到该像素点在单通道上的个影子值；秘密是指只有拥有这张人脸图像的客户端知道该位置的像素值，且该像素值不共享给其他客户端； 步骤2.2.2.2：构造影子矩阵，依次计算每个通道上的每个像素的个影子值，每个通道形成个影子矩阵，共形成个影子矩阵； 步骤2.2.2.3：构造影子图像，将三个通道上对应的三个影子矩阵转换为影子图像，共形成张影子图像； 步骤2.3：存储影子图像，将个影子图像分别存储到个不同的影子数据库中，删除原始人脸图像信息； 步骤3：利用训练好的联邦模型进行人脸识别； 步骤4：利用Shamir秘密共享的恢复算法，将个影子图像恢复为原始人脸图像。

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