近年来,随着互联网和移动设备的迅速普及和发展,图像成为了人们记录分享生活的重要手段,越来越多的图像数据在网络上出现和存储。伴随着刷脸时代的到来,人脸验证已经成为了人们日常身份验证的重要手段,同时,越来越多的人开始关注上传至网络上的包含人脸的照片的安全。因此,急需采取措施保护图像中的人脸隐私,防止出现人脸隐私的泄露和滥用。人脸隐私保护主要是为了去除图像中的人脸所包含的显著身份特征,消除人脸和其所有者之间的联系。本文针对人脸隐私保护算法展开研究,分别对人脸隐私保护常用的模糊处理和加密处理算法进行总结,分析了现有算法的优点和不足。针对目前基于模糊处理和加密处理的人脸隐私保护算法中存在的图像视觉效果和图像可用性变差,以及无法可逆恢复等问题,本文设计了一种基于全局图像几何变形的可逆人脸隐私保护算法。该算法首先对人脸全局区域进行分块映射,得到每个分块的目标变形形状,然后对每一个小块进行可逆几何变形,记录变形过程中丢失的像素信息和插值像素区域位置,并在变形过程中将丢失信息的高四位填充在插值区域低四位,得到全局人脸隐私保护后的图像,最终将丢失信息的低四位和人脸坐标等信息通过可逆信息隐藏技术隐藏在人脸隐私保护后的整幅图像中。实验结果表明,该算法在保持图像视觉效果和可用性的基础上还能够可逆恢复出原始图像,并且能够保证人脸隐私保护的安全性。为了提高人脸隐私保护后图像的视觉效果,并提高算法在无损恢复方面的鲁棒性,本文设计了一种基于关键区域图像几何变形的可逆人脸隐私保护算法。该算法首先对人脸中的关键点进行检测,然后通过关键点坐标预测人脸的关键区域位置,对人脸的关键区域进行分块映射和几何变形操作,完成人脸的隐私保护,并有效保持了人脸的轮廓。同时对人脸身份相似度的测试方法进行了改进,设计了一种交叉人脸对比分析结构,能够更有效地评价人脸隐私保护后的安全性能。实验结果表明,相比基于全局图像几何变形的可逆人脸隐私保护算法,经过该算法进行人脸隐私保护后,提高了人脸检测置信度,降低了人脸身份特征相似度,保障了图像的可逆恢复性,提升了恢复后的图像的质量。该算法在保证图像能够可逆恢复的基础上得到了更好的图像视觉效果,并且图像的可用性和隐私保护的安全性得到了极大保障。最后,为了直观展示该算法的流程及结果,设计了一个仿真系统,进行可视化展示。