La necesidad fundamental de identificar a las personas requiere esquemas eficientes y robustos para garantizar altos niveles de seguridad de la información personal. Este documento presenta un algoritmo de cifrado para generar plantillas faciales cancelables basadas en la permutación de Hilbert de imágenes cuánticas. El objetivo es proporcionar una suficiente distorsión de la biometría facial humana para ser almacenada en una base de datos para requisitos de autenticación a través del cifrado. La fortaleza del esquema Biométrico Cancelable (CB) propuesto está garantizada a través de la capacidad de generar plantillas faciales cancelables realizando la operación de mezcla de la biometría facial después de la adición de una máscara de ruido con una varianza preespecificada y una semilla inicial. Generar las plantillas cancelables depende de una estrategia con tres pasos básicos: Inicialización, Módulo Impar y Módulo Par. Notablemente, el esquema propuesto logra altas tasas de reconocimiento basadas en el Área bajo la Curva de Característica Operativa del Receptor (AROC), con un valor de hasta 99.51%. Además, se realizan comparaciones con los esquemas de última generación para el reconocimiento facial cancelable para validar el esquema propuesto.