1. 本选题研究的目的及意义
随着互联网和移动设备的普及，图像数据已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
从人脸识别到自动驾驶，从医学影像分析到目标跟踪，图像处理技术在各个领域都发挥着至关重要的作用。
而在众多图像处理技术中，图像特征提取是图像识别、图像匹配等高阶视觉任务的基础，其目的是从图像中提取出具有鲁棒性、区分性的特征信息，为后续的图像分析和理解提供依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，隐私保护的图像特征提取逐渐成为计算机视觉和安全领域的研究热点，国内外学者在该方向进行了大量的探索和研究，取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在隐私保护的图像特征提取方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对现有SIFT算法在隐私保护方面的不足，结合安全多方计算、同态加密等技术，设计并实现一种支持隐私保护的图像SIFT特征提取算法。
主要研究内容如下：
1.隐私保护技术研究:对比分析安全多方计算、同态加密、差分隐私等隐私保护技术的优缺点，结合SIFT算法的特点，选择合适的技术路线。
2.支持隐私保护的SIFT特征提取算法设计:设计基于安全多方计算或同态加密的SIFT特征提取算法框架，明确各参与方之间的数据交互流程和计算协议，实现SIFT特征提取过程中的数据安全。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和结果评估相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:深入研究SIFT算法原理，分析其计算过程中存在的隐私泄露风险，研究安全多方计算、同态加密等隐私保护技术的优缺点，为算法设计提供理论基础。
2.算法设计阶段:基于所选定的隐私保护技术，设计支持隐私保护的SIFT特征提取算法框架，明确各参与方之间的数据交互流程和计算协议，并进行算法的复杂度分析和安全性分析。
3.仿真实验阶段:搭建实验环境，选择合适的公开数据集，实现所设计的算法，并进行仿真实验，收集实验数据。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.提出一种基于安全多方计算或同态加密的SIFT特征提取算法:将安全多方计算或同态加密技术引入到SIFT特征提取过程中，设计安全高效的计算协议，在保证用户隐私安全的前提下，实现SIFT特征的提取。
2.研究算法效率优化策略:针对所设计的算法，研究算法效率优化策略，例如，利用并行计算、GPU加速等技术，降低计算复杂度和通信开销，提升算法的实用性。
3.对算法进行安全性分析:对所提出的算法进行严格的安全性分析，证明其能够有效抵抗常见的攻击手段，例如，半诚实模型下的安全性和恶意模型下的安全性分析，保障用户隐私信息安全。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 张帆,王伟,徐秋亮,等.面向深度学习的安全隐私保护技术综述[J].软件学报,2021,32(9):2802-2830.
[2] 薛锐,陈立全,陈嘉,等.基于同态加密的隐私保护图像特征匹配方法[J].通信学报,2021,42(03):198-208.
[3] 孙轶轩,陈嘉,李强,等.基于特征的图像检索隐私保护技术综述[J].计算机研究与发展,2021,58(06):1153-1173.
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