粒子群算法多目标优化下的超混沌人脸图像加密

作者：余锦伟; 谢巍; 张浪文; 余孝源

来源：控制理论与应用, 2024, 1-9.

• 混沌系统
• 粒子群算法
• 图像加密
• 智能优化
• 人脸隐私保护

本文将粒子群优化算法(PSO)与超混沌系统相结合,提出一种基于多目标优化的人脸图像加密方案.该方案通过PSO算法协同优化多项加密评估指标,包括相关关系、像素变化率(NPCR)、统一平均变化强度(UACI)和信息熵.首先,初始化混沌系统的控制参数,并采用SHA-256算法生成混沌系统的初始值,迭代生成高敏感性的随机序列.其次,利用随机序列执行像素置乱、扩散和行列置乱操作,生成初始加密人脸图像.然后,将加密人脸图像视为PSO算法的个体,通过迭代更新个体的位置优化考虑多项指标的适应性函数.最后,确定混沌系统的最优参数,并得到最佳的加密人脸图像.实验结果表明,本文的方法在信息熵、像素相关系数、NPCR和UACI方面的表现都优于主流方法,这说明本文所提方法具有更高的安全性.

• 单位
  华南理工大学; 华南师范大学