《基于双混沌映射与神经网络的加密人脸识别鲁棒性算法研究》这篇论文探讨的是如何提升人脸识别技术的安全性和鲁棒性。人脸识别作为一种生物识别技术，因其便捷性在诸多领域如公共安全、金融支付中有着广泛应用。然而，原始图像数据的安全性和隐私性问题也随之凸显，特别是在大数据和云计算环境下，数据泄露可能带来严重隐私问题。
该研究提出了一种创新的加密人脸识别算法，它结合了双混沌映射和神经网络。通过Logistic和Henon混沌映射生成加密密钥，确保了加密过程的复杂性和安全性。接着，使用这个密钥对人脸图像进行离散小波变换（DWT）和离散余弦变换（DCT）的域内加密，这两者都是常见的线性变换工具。随后，采用主成分分析（PCA）与神经网络相结合的方式对加密后的人脸图像进行识别。PCA能有效降维并提取关键特征，神经网络则负责处理和识别这些特征。
为了验证算法的鲁棒性，研究进行了常规攻击、几何攻击和遮挡攻击的模拟测试。实验结果显示，该算法不仅具有良好的加密效果，还能在多种攻击下保持稳定的识别性能。这表明，该算法能有效抵御潜在的安全威胁，提高了人脸识别系统的安全性。
与传统的几何特征识别方法相比，如基于特征脸的方法（PCA），以及早期的基于人脸几何特征的方法，该算法在抗攻击能力和识别准确性上有所提升。此外，虽然基于神经网络的识别方法通常需要大量训练样本且实现难度较大，但该研究结合PCA降低了计算复杂性，并专注于加密图像的识别，增强了系统的实用性。
该研究为解决人脸识别的安全问题提供了一种新的策略，通过混沌理论和神经网络的结合，提升了加密人脸识别的鲁棒性和安全性，为未来的人工智能和模式识别领域提供了有价值的参考。同时，该研究也强调了在大数据和云计算环境中，对个人隐私保护的必要性和紧迫性。
