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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

由于互联网上带宽容量的增加，人们开始在服务器上访问和查询多媒体数据。此外，远程服务器具有强大的计算存储能力以及丰富的资源，用户可以在服务器端存储他们的数据，并利用服务器提供的计算能力来执行他们的预期任务。在这种情况下，网络不仅提供了一个被动的搜索服务，而且还配备了一个高度互动的机制。这种情况类似于云计算，对多媒体数据需求巨大的计算和通信。在这种框架下，访问存储的个人数据和服务器权限的传输构成隐私保护的问题，而这些通常被忽略。

虽然加密是保护数据的常用方法，但加密形式的数据会妨碍操作，所以通常在明文域进行。为了进一步处理密文而在明文域获得对应的结果，一些研究已经致力于进行加密域操作。

本课题的研究目的是实现支持隐私保护的图像sift特征提取算法，针对隐私保护和sift特征提取的重要性，探索其广阔的应用前景。

2. 研究的基本内容

• 表明隐私保护sift特征提取的重要性,提出一个基于同态加密的隐私保护sift方法。
• 在加密域中执行高斯差分变换,提出一个可以在加密域进行的同态比较策略,实现加密域局部极值提取、描述子计算和描述子匹配。
• 在实验基础上对以上算法进行改进，通过实现结果比对，进行隐私性和安全性分析。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实行方案如下：

1. 前期研究学习，进行相应准备工作；（1月-2月）
2. 完成支持隐私保护的图像SIFT特征提取算法；（2月-4月）
3. 完成系统，后期修改。（5月）

其中隐私保护的图像SIFT特征提取算法是完成的关键。

4. 参考文献

[1]chao-yung hsu, chun-shien lu, and sao-chang pei. 'image feature extraction in encrypted domain with privacy-preserving sift.'ieee transactions on image processing, 21(11):4593–4607, november 2012.

[2]chao-yung hsu, chun-shien lu, and soo-chang pei.'homomorphic encryption-based secure sift for privacy-preserving feature extraction', july 12, 2010.technical report no. tr-iis-10-006.

[3]chao-yung hsu, chun-shien lu, and soo-chang pei. 'homomorphic encryption-based secure sift for privacy-preserving feature extraction. 'in ist/spie media watermarking, forensics, and security,volume 7880, pages 788005–1–788005–17, 2011.