一种基于频域协同增强的差分隐私人脸识别方法与系统

本发明提出了一种基于频域协同增强的差分隐私人脸识别方法及系统，旨在解决当前人脸识别技术中″防止人脸数据被直接查看或恶意复原″与″准确识别″难以兼顾的实际问题。传统加密方法计算开销大，而图像转换方法易导致精度下降或无法抵御重建攻击。本方法通过频域分解将人脸图像分为视觉敏感的低频分量和识别关键的高频分量，低频保留在客户端，高频经自适应差分噪声混淆后传输至服务端。结合客户端多层次特征协同机制，在保护隐私的同时维持高识别精度。相比现有技术，本发明在保证视觉隐私安全的前提下，显著提升了系统的实用性和抗攻击能力，适用于安防监控、身份认证等对隐私保护要求严格的场景。