随着人脸识别行业的快速发展,人脸识别安全问题日益凸显,在人脸识别系统中收集及其处理得到的人脸图像泄露问题尤为突出。人脸图像泄露原因多种多样,涉及网络攻击、系统漏洞、内鬼窃取等多方面,人脸图像泄露难以避免。因此,对泄露的人脸图像进行溯源十分必要,不仅可以帮助公安机关取证,还可以帮助企业及时采取补救措施,降低人脸图像泄露对用户的影响。目前,数字水印技术是图像溯源的主流技术,相比于区块链等溯源技术,数字水印技术具有成本低、响应速度快、附件信息小等优点。由于人脸识别的特殊性,以及数据量大、采集单位和采集设备多等特点,利用数字水印技术进行人脸图像溯源仍有一些待解决的问题。一是数字水印技术一定程度上改变了人脸图像的质量,会对人脸识别准确率产生影响;二是泄露的人脸图像在使用过程中,一般会进行一定程度的图像处理,如裁去非人脸区域等,可能导致难以提取水印信息;三是人脸图像基数庞大,溯源过程中难以获取原始人脸图像,非盲水印难以满足要求;四是溯源的信息受采集单位、采集设备和采集时间等内容的影响,是实时变动的,传统的水印图像难以满足要求。针对上述问题,本文深入研究了如何对人脸图像添加水印,使得人脸识别算法准确率影响最小,并具有较好的抗裁剪攻击和盲提取能力,实现准确而高效的人脸识别图像溯源。本文的主要贡献包括:（1）通过实验分析了主流水印算法对人脸识别算法的影响,探索了如何添加水印对人脸识别算法准确率影响最小。实验结果表明,主流水印算法均可找到合适的嵌入强度、嵌入比例和嵌入通道,使得对人脸识别准确率影响较小,但是该嵌入强度一般低于主流水印算法中设定的嵌入强度,难以兼顾鲁棒性需求。（2）在上述实验的基础上,提出了一种基于QR分解的人脸区域盲水印算法（Face Region QR Decomposition Algorithm,简称FRQR算法）。FRQR算法利用人脸检测算法确定图像中的人脸区域,然后对人脸区域添加水印,利用DWT、DCT水印算法鲁棒性好的特点,以及QR分解实现盲提取。将人脸区域进行DWT变换,对低频子图LL进行4?4分块,对分块进行DCT变换和QR分解,将二维码水印图像信息嵌入到R矩阵的第一行第四列。实验结果表明,FRQR算法对人脸识别准确率影响较小,提取水印无需原图,水印信息灵活多变,同时相较于其他比对算法,具有更好的不可见性和鲁棒性,抗剪切攻击能力尤为突出。（3）基于FRQR算法,设计并实现了人脸图像溯源系统,验证人脸图像溯源的效果。结合人脸识别实际应用场景,设计了人脸识别溯源水印应该包含的内容和人脸识别系统添加水印流程,同时实现了该人脸图像溯源系统,并对人脸图像溯源效果进行了验证。结果表明,该系统可以准确提取其泄露的人脸图像中的水印信息,追溯到泄露的单位和设备,缩减了溯源时间,提高了单位的应急响应时间,降低人脸图像泄露带来的影响。