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龙图腾网恭喜西安电子科技大学广州研究院;广州链融信息技术有限公司申请的专利一种隐私保护的行人重识别方法及系统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：CN115941273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202211386100.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种隐私保护的行人重识别方法及系统是由赵搏文;吴旻哲;马梓扬;肖阳;裴庆祺设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐私保护的行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种隐私保护的行人重识别方法及系统，其方法包括组织者、参与者、云平台CP以及计算服务提供者CSP，包括以下步骤：步骤S1.初始化：组织者发布行人重识别任务并生成公私钥；将私钥sk拆分为两部分后，分别发送至云平台CP和计算服务提供者CSP；组织者获取目标人物图像特征向量库G，使用公钥加密并存储至云平台CP中；步骤S2.特征提取：参与者捕捉人物图像并提取其特征向量，对其使用公钥加密后，发送至云平台CP进行存储；步骤S3.计算捕捉到人物特征向量与目标人物特征向量的相似度；步骤S4.计算并解密人物图像特征相似度并排序；步骤S5.比较特征向量并反馈结果。该方法具有隐私性强、成本低等优点。

本发明授权一种隐私保护的行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种隐私保护的行人重识别方法，包括组织者、参与者、云平台CP以及计算服务提供者CSP，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤S1.初始化：组织者发布行人重识别任务并采用密钥平台生成公私钥pk,sk，其中，pk表示为公钥，sk表示为私钥；所述行人重识别任务为其中表示捕获的人图像的加密特征向量，ε为控制参数且ε∈0,1]；k和ω为控制参数，用于控制和之间的相似度度量，k为区间0,|G|的随机整数，ω为区间的随机数；Np,k为KNN算法，表示k个与向量p最相似的向量；所述密钥平台为Paillier密码系统； 将私钥sk拆分为两部分λ1,λ2后，获得第一公私钥pk,λ1、第二公私钥pk,λ2；将pk,λ1和pk,λ2分别发送至云平台CP和计算服务提供者CSP；所述云平台CP和计算服务提供者CSP为非共谋双服务器架构，公钥pk＝g,N，其中N＝pq，g＝N+1且p，q均为强素数；私钥sk＝λ,μ，其中λ＝lcmp-1,q-1，μ＝λ-1modN，部分私钥λ1为在0,λμ中的随机整数，λ2＝λμ-λ1； 所述组织者获取目标人物图像特征向量库G，对其使用公钥加密并存储至云平台CP中； 步骤S2.特征提取：参与者使用摄像装置捕捉人物图像，并提取该人物图像的特征向量p，对其使用公钥加密后，发送至云平台CP进行存储；其中，Encp,pk＝1+pN·rNmodN2，r为小于N的随机正整数； 步骤S3.计算捕捉到的人物特征向量与目标人物特征向量的相似度：云平台CP和计算服务提供者CSP通过预先编写的批处理安全乘法协议BatchSMUL计算人物图像特征相似度其中且i∈[1,|G|]，p＝p1,···,pn，n为特征向量维度，G是目标人物图像的特征向量库； 所述批处理安全乘法协议BatchSMUL的具体步骤为： 步骤S3-1：云平台CP有δ个密文对且采用随机数和Paillier同态计算方法对每一个密文对进行加性致盲处理，然后将致盲后的密文Xi、Yi合并为密文ci，得到密文组{c1,···,cδ}，将密文组进行积运算聚合成密文C,并使用部分私钥λ1对密文进行部分解密得到C1，得到密文对C,C1；再将密文对C,C1发送给计算服务提供者CSP，计算流程为： C1＝PDecλ1,C，其中ri,1、ri,2为随机数，且ri,1、ri,2∈{0,1}σ，σ为安全参数；L是一个常数，且满足L≥2σ+2；δ≤[|N|2|L|]；xi,yi∈[0,2l，i为正整数且i∈[1,δ]，l为安全参数； 步骤S3-2：计算服务提供者CSP使用部分λ2对密文C进行部分解密得到C2，用阈值解密算法解密密文对C1,C2获得步骤S3-1每个密文对对应的明文xi+ri,1·yi+ri,2，将加密后得到的批量发送给云平台CP；其计算过程包括：计算PDecλ2,C部分解密C以获得密文C2、计算TDecC1,C2以获得明文Μ＝L2δ-1·xδ+rδ,1+L2δ-2·yδ+rδ,2+···+L·x1+r1,1+y1+r1,2、计算明文其中i∈[1,δ]； 计算过程所采用的阈值解密算法为TDecM1,M2＝LM1·M2modN2， 随后计算服务提供者CSP将xi+ri,1和yi+ri,2进行加密并发送至云平台CP； 步骤3-3：云平台CP对于收到的每一个密文通过Paillier同态计算得到计算流程为: 其中，采用的安全乘法协议包括以下步骤： 步骤S3-1’：云平台CP采用随机数和Paillier同态计算方法对密文和进行加性致盲处理，将致盲后的密文X、Y合并为密文C，并使用部分私钥λ1对密文进行部分解密得到C1，再将密文对C,C1发送给计算服务提供者CSP，即：计算和其中r1,r2为随机数r1,r2←{0,1}σ，σ为安全参数；随后云平台CP计算C←XL·Y、C1←PDecλ1,C，其中L为常数且满足L≥2σ+2；所述云平台CP将C,C1发送给计算服务提供者CSP； 步骤S3-2’：计算服务提供者CSP使用部分密钥λ2对密文C进行部分解密得到C2，用阈值解密算法解密密文对C1,C2得到明文x+r1·y+r2，将加密后得到的发送给云平台CP，计算的流程包括：通过部分解密获得C2←PDecλ2,C，使用阈值解密算法获得L·x+r1+y+r2←TDecC1,C2，并计算y+r2＝L·x+r1+y+r2modL，将x+r1·y+r2用公钥加密 并发送至CP云平台； 步骤S3-3’：云平台CP通过Paillier同态计算得到计算流程为:计算 步骤S4.计算并解密人物图像特征相似度并排序：计算服务提供者CSP计算其中表示Ngi,k的最后一项；计算服务提供者CSP、云平台CP通过预先编写的批处理部分解密协议BatchPDec合作计算浮点数编码后的人物图像特征相似度{Qp·g1,···,Qp·g|G|}，并将其降序排列以获取前k个值的索引I； 所述批处理部分解密协议BatchPDec的具体步骤为： 步骤S4-1：云平台CP将密文通过积运算聚合成密文D,并使用部分私钥λ1对密文进行部分解密得到D1，再将密文对D,D1发送给计算服务提供者CSP，计算流程为：通过计算密文其中再计算PDecλ1,D以获得密文D1，并将D,D1发送计算服务提供者CSP； 步骤S4-2：计算服务提供者CSP计算PDecλ2,D以获得密文D2←PDecλ2,D，再计算TDecD1,D2以获得明文d←TDecD1,D2，从而通过计算Qp·g1←dmodL′，得到{Qp·g1,···,Qp·gn}，其中 步骤S5.比较特征向量并反馈结果：计算服务提供者CSP对Qp·gi、进行比较，其中i∈I；比较方式如下： 若则p∈Ngi,k，反之，则所述计算服务提供者CSP累计p∈Ngi,k的个数并记为count；若count≥εk，则CSP获得1，反之则获得0，并将该结果反馈至组织者。

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