个人隐私保护如今已经被深入研究。人脸识别应用的隐私保护将人脸隐私保护与识别相结合。传统的人脸隐私保护方法对人脸图像进行加密或扰动来进行保护。然而，在识别过程中需要恢复原始人脸图像或参数，这就造成了潜在的隐私泄露。目前的人脸隐私保护识别方法普遍存在识别准确率较低的问题。本文将 AES 加密图像数据分布引入原始人脸中，并据此提出了一种基于生成对抗网络GAN的人脸隐私保护识别方法。该方法生成具有隐私保护的置乱人脸图像，图像的模糊程度与加密图像类似，服务器直接对置乱人脸图像进行识别，识别精度与正常人脸图像的识别精度相当。方法同时保证隐私保护人脸的可撤销性和不可逆性。
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