支持隐私保护的图像LBP特征提取算法研究与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着互联网和人工智能技术的飞速发展，图像识别技术在人脸识别、目标检测、医学诊断等领域得到广泛应用。

作为一种重要的图像局部特征描述子，局部二值模式（localbinarypattern，lbp）以其计算简单、纹理表达能力强等优点，被广泛应用于图像识别领域。

然而，传统的lbp特征提取方法直接在原始图像数据上进行计算，这在图像数据隐私保护日益受到重视的背景下，存在着泄露用户隐私的风险。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，图像隐私保护技术受到了国内外学者的广泛关注，各种隐私保护技术方案层出不穷。

其中，差分隐私和同态加密是两种备受关注的隐私保护技术，并在图像lbp特征提取领域已有初步探索。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对lbp特征提取过程中的隐私泄露问题，研究基于差分隐私和同态加密的lbp特征提取算法，并通过实验验证算法的有效性和安全性。

1. 主要内容

1.研究lbp特征提取算法的基本原理和步骤，分析其存在的隐私泄露风险。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法。

首先，通过文献调研和相关技术的学习，了解图像lbp特征提取算法的原理、隐私保护技术的现状和挑战。

其次，根据差分隐私和同态加密技术的特点，设计支持隐私保护的lbp特征提取算法，并进行理论分析，证明算法的隐私性和安全性。

5. 研究的创新点

1.针对lbp特征提取过程中存在的隐私泄露风险，提出基于差分隐私的lbp特征提取算法，通过向原始图像添加噪声来实现隐私保护，并在保证一定识别精度的前提下，提高算法的隐私保护程度。

2.提出基于同态加密的lbp特征提取算法，将lbp特征提取过程转换为密文域计算，在不泄露原始图像数据的情况下，实现lbp特征提取，并通过优化算法设计，提高算法的执行效率。

3.通过实验对比分析不同隐私保护方案的性能，为实际应用中选择合适的隐私保护方案提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 张俊,徐波,张凯,等.基于局部二值模式算子的图像纹理特征提取方法研究[j].计算机应用研究,2020,37(02):504-509.

[2] 刘洋,李波,王金伟,等.基于改进lbp算法的人脸识别研究[j].电子技术应用,2020,46(06):77-81 86.

[3] 孙宁,郭文强,张立强,等.基于局部特征描述算子的图像检索技术综述[j].计算机科学,2019,46(10):17-25.