4视频图像人脸区域隐私保护系统设计

指导教师（签字）：教研室主任（签字）：

年月日

课程名称：数字图像处理课程设计

设计题目：视频图像人脸区域隐私保护系统设计

使用班级：电信131—132 指导教师：张运楚、杨红娟、张君捧一、设计要求

1．根据已知设计要求分析视频图像人脸区域隐私保护系统设计功能，确定视频图像人脸区域隐私保护系统设计的方法，画出流程图，编写实现程序，并进行调试，完成系统软件设计。

2．基本教学要求：每人一台计算机，计算机安装matlab、visio等软件。二、设计步骤

1．理论依据

根据设计要求分析视频图像人脸区域隐私保护功能，掌握设计中所涉及到的人脸区域检测技术、图像模糊或马赛克处理技术，阐明设计原理。

2．方案设计

根据设计要求确定视频图像人脸区域隐私保护的方法，选择确定人脸检测、图像模糊或马赛克处理实现方法。画出流程图，并对各部分功能进行说明。建议使用Visio等软件绘制框图。

3．程序设计

根据设计要求及系统流程图，进行程序设计，编写实现程序，使用Matlab 等软件。

4．程序调试

对编写的软件程序，以测试图像为例进行调试，根据结果，完善程序功能。并以自选视频图像进行验证。

三、设计成果及要求

本课程设计成果为设计说明书（正文约3000～4000字），一般包括：

（1）封面。按照给定的统一格式。

（2）目录。目录中的标题应与文中的标题一致，附录也应依次列入目录。

（3）摘要。单独一页全文摘要。

（4）正文

①设计目的和要求（简述本设计的任务和要求，可参照任务书和指导书）；

②设计原理（简述设计过程中涉及到的基本理论知识）；

③设计内容（按设计步骤详细介绍设计过程，即任务书和指导书中指定的各项任务）

正文内容要分成若干章，如果章内还要划分小节，小节编号应采用分级阿拉伯数字链接式编号方法，第一级为“1”、“2”、“3”等，第二级为“1.1”、“1.2”、“1.3”等。插图必须精心制作，线条粗细要合适，图面要整洁美观。每幅插图应有图序

和图题，图序和图题应写在图下方居中处，图序后空一格书写图题，图题应简明，后不加标点，每个图在正文中都要有“如图××所示”等字样提到。

（5）结论及致谢。包括课程设计过程中的学习体会与收获、对数字图像处理、相关软件和本次课程设计的认识以及今后改进的方向。致谢是以简短文字对在课程设计过程中的指导教师和曾给予直接帮助的人员表达自己的谢意。

（6）参考文献。参考文献的书写格式按国家标准GB7714－87执行。参考文献按文中出现的先后顺序统一用阿拉伯数字进行自然编号，并用方括号括起。

（7）附录（可以将设计图纸作为附录，电路原理图要选择合适的纸型打印，保证清晰）

注意：不得抄袭他人的报告（或给他人抄袭），一旦发现，抄袭者和被抄袭者成绩均记为零分。

四、成绩评定

1．考核依据

1）学生在课程设计期间学习态度（遵守纪律，积极参与设计，学习认真，思考问题独立）；

2）课程设计说明书质量（结构完整，条理清楚，书写工整）；

3）设计内容（考虑问题全面，设计方法正确，准确表达设计意图）。

2．评分方式

根据学生所做设计及提交的设计说明书进行考核，按百分制打出成绩，具体如下：

答辩30分（以答辩和考勤综合评定成绩），设计说明书70分（说明书质量10分，设计内容60分）。

五、参考文献

[1] 王科俊,姚向辉．人脸图像检测与识别方法综述[J]．自动化技术与应用．2004, 23(12).

[2] 邢藏菊,曲延锋,王守觉．静态灰度图像中的人脸快速检测[J]．计算机辅助设计与图形学

学报．V01．14,No．May,2002．

[3] 周杰,卢春雨,张长水,等.人脸自动识别方法综述[J].电子学报,2004 (4):102-106.

[4] 简(Jain A.K.) [美],韩博,徐枫著．数字图像处理基础[M]．北京：清华大学出版社,2006.

[5] 冈萨雷斯．数字图像处理(MA TLAB)中文版[M]．北京：电子工业出版社,2007.

[6] Castleman, K. R.[美]著,朱志刚等译．数字图像处理[M]．北京:电子工业出版社,2002．

[7] 朱虹．数字图像处理基础[M]．北京：科学出版社,2005.

[8] 刘志敏,扬杰,施鹏飞．数学形态学的图像分割算法[D]．计算机工程与科学,1998,20 (4):21．

[9] 章毓晋．图像分割．北京:科学出版社,2001．

[10]王树伟,杨鸲．Matlab 6.5辅助图像处理[M]．电子工业出版社,2003.

[11]谷歌发布YouTube视频工具-自动模糊人脸,

https://www.wendangku.net/doc/9012831585.html,/i/2012-07-18/23467401883.shtml

国外个人信息保护或隐私保护法规汇总

国外在企业收集、利用公众信息方面的 政策、措施、规定、法规。 一、美国 1.《隐私权法》 1974 年12 月31 日, 美国参众两院通过了《隐私权法》（Privacy Act）1, 1979 年, 美国第96届国会修订《联邦行政程序法》时将其编入《美国法典》。该法又称《私生活秘密法》, 是美国行政法中保护公民隐私权和了解权的一项重要法律。就“行政机关”对个人信息的采集、使用、公开和保密问题作出详细规定, 以此规范联邦政府处理个人信息的行为, 平衡公共利益与个人隐私权之间的矛盾。2该法中的“行政机关”, 包括联邦政府的行政各部、军事部门、政府公司、政府控制的公司, 以及行政部门的其他机构, 包括总统执行机构在内。该法也适用于不受总统控制的独立行政机关, 但国会、隶属于国会的机关和法院、州和地方政府的行政机关不适用该法。该法中的“记录”, 是指包含在某一记录系统中的个人记录。个人记录是指“行政机关根据公民的姓名或其他标识而记载的一项或一组信息”。其中, “其他标识”包括别名、相片、指纹、音纹、社会保障号码、护照号码、汽车执照号码, 以及其他一切能够用于识别某一特定个人的标识。个人记录涉及教育、经济活动、医疗史、工作履历以及其他一切关于个人情况的记载。 《隐私权法》规定了行政机关“记录”的收集、登记、公开、保存等方面应遵守的准则。 2.《电子通讯隐私法》 到目前为止，美国并没有一部综合性法典对个人信息的隐私权提供保护，主2摘自《情报科学》，周健：美国《隐私权法》与公民个人信息保护

要依靠联邦和州政府制定的各种类型的隐私和安全条例。其中最为重要的条例是1986 年颁布的《电子通讯隐私法》（The Electronic Communication Privacy Act，简称ECPA）3。 尽管《电子通讯隐私法》还存在不足，但它是目前有关保护网络上的个人信息最全面的一部数据保护立法。《电子通讯隐私法》涵盖了声音通讯、文本和数字化形象的传输等所有形式的数字化通讯，它不仅禁止政府部门未经授权的窃听，而且禁止所有个人和企业对通讯内容的窃听，同时还禁止对存贮于电脑系统中的通讯信息未经授权的访问及对传输中的信息未经授权的拦截。 3.《金融服务现代化法案》 Financial Services Modernization Act of 1999，也就是格雷姆-里奇-比利雷法（Gramm-Leach-Bliley Act，GLB Act）4，它规定了金融机构处理个人私密信息的方式。这部法案包括三部分：金融秘密规则（Financial Privacy Rule），它管理私密金融信息的收集和公开；安全维护规则（Safeguards Rule），它规定金融机构必须实行安全计划来保护这些信息；借口防备规定（Pretexting provisions），它禁止使用借口的行为（使用虚假的借口来访问私密信息）。这部法律还要求金融机构给顾客一个书面的保密协议，以说明他们的信息共享机制。 4、《儿童在线隐私权保护法案》 The Children’s Online Privacy Protection Act,，简称COPPA5，它规定网站经营者必须向父母提供隐私权保护政策的通知，以儿童为目标的网站必须在网站主页上或是从儿童处收集信息的每一网页上提供链接连接到此通知。它还详细规定了网站对13 岁以下儿童个人信息的收集和处理。 3摘自

网络营销与个人隐私保护(doc11)

网络营销与个人隐私保护 要求用户公开个人信息越多，或者是用户关注程度越高的信息，参与的用户将越少，为了获得必要的用户数量，同时又获取有价值的用户信息，需要在对信息量和信息受关注程度进行权衡，尽可能降低涉及用户个人隐私的程度，同时尽量减少不必要的信息。 互联网上个人隐私遭到侵犯的事件时有发生，最严重的情形，包括信用卡信息被盗用，造成直接经济损失，或者家庭信息联系被人利用，受到骚扰甚至被骗，造成人身伤害等等。当然，在大多数情况下，并没有这么 严重，只是个人信息被企业用于开展各种营销活动，这是一种普遍的现象，几乎每时每刻都在发生。 最近看到国外一个网络营销专栏作家的文章，由于他几乎在每篇文章中都留下了自己的Email 地址，以便和读者交流，结果现在每天收到数百封垃圾邮件，2002 年7 月份每天接收的垃圾邮件是一年前同期的 6.5 倍！笔者也有同样的感受，在网上营销新观察网页上公布的服务邮箱中每天同样收到大量的垃圾邮件，并且一天比一天多，很显然，这些电子邮件地址被一些非法用户所收集，然后出售或者发送商业广告。这些邮件地址一旦被垃圾邮件数据库收录，必定要影响正常的通信，每天花费在处理垃圾邮件上的时间将越来越多，同时真正有效的 信息则可能被淹没或者误删。电子邮箱地址被他人任意使用便是典

型的用户个人信息被侵犯的例子，当然用户关心的个人隐私远不止 Email 地址一项内容。 个人信息在营销中的作用 https://www.wendangku.net/doc/9012831585.html, 网络营销的特点之一是可以有针对性地开展个性化营销，其前提是对用户信息有一定的了解，比如姓名、职业、爱好、电子邮件地址等等，但是，并不是每个人都愿意提供详尽的个人信息，对用户信息了解越少，个性化服务的效果也越低。以Email 营销为例，我们可以对比两种情况： （1）发信人对收件人信息不了解，邮件的开头可能是是：亲爱的 用户：本站新到一批电子商务系列书籍，如果您有兴趣的话…… （2）当发件人明确知道收信人的信息时，邮件内同可能是另一种情形：亲爱的冯先生：感谢你在3 个月前惠顾本站并购买《电子商务原理》一书，该书的作者最近又推出了............... 如果你是邮件接收者，对此两种情况，你是不是觉得在邮件中提到你自己的名字会更加亲切和可信呢？大多数情况下，第2 种邮件会得到更好的回应，但其前提是用户愿意向该网站提供有关个人信息并愿意接受商品推广邮件。为了制订有效的营销策路，营销人员期望掌握尽可能多的用户信息，但是，商家过多获取用户的个人

开题报告：人脸识别

北方工业大学 本科毕业设计（论文）开题报告书 题目：基于直方图差值比较方法的人脸识别系统指导教师： 专业班级： 学号： 姓名： 日期：2013年3月20日

一、选题的目的、意义 近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。 此外在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。

二代身份证识别+人脸识别+视频监控考勤、门禁一体化系统解决方案

二代身份证(感应卡）识别+人脸识别+视频监控考勤、 门禁一体化管理系统解决方案 ２０1０年６月 目录 第一章系统软件的要求................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1软件安装对计算机的最低配置要求?错误!未定义书签。 １.2软件的安装 .........................................................................................错误!未定义书签。第一章?方案的提出 .......................................................................................... 错误!未定义书签。 1) 门禁卡实名登记................................................................................错误!未定义书签。 ２) 感应卡智能门禁管理系统?错误!未定义书签。 3) 视频监控和硬盘录像系统?错误!未定义书签。 4) 门禁数据和公安局系统联网............................................................错误!未定义书签。 2.?主要设计依据规范....................................................................................错误!未定义书签。第二章产品硬件方面介绍?错误!未定义书签。 １.?基本参数?错误!未定义书签。 2. 外观参数............................................................................................错误!未定义书签。 3.?电气参数................................................................................................错误!未定义书签。 4．?环境参数.............................................................................................错误!未定义书签。 5.?功能参数................................................................................................错误!未定义书签。 第三章软件功能介绍............................................................................错误!未定义书签。ＰIN 1 －--－ＧＮD?错误!未定义书签。 PIN 2 ---- VCC ............................................................................................... 错误!未定义书签。PIN ５ --－- DATＡ０?错误!未定义书签。

视频门禁之动态人脸识别侦测门禁、通道、梯控系统解决方案

视频门禁之人脸识别监控系统解决方案 一、需求背景 在公共场所，人流量巨大，依靠人力无法有效地在流动的人群中发现布控目标，在不干扰群众自由通行的情况下，很难快速方便的辨别其身份。传统方式，案发后常常需要出动整个侦查队加班加点反复看视频，不但耗费大量警力而且容易错过追捕时机。 为了对付各种各样的刑事犯罪，保护国家和人民群众的生命财产安全，保证各行各业和国家重点部门的正常运转，采用高科技手段预防和制止犯罪已成为平安城市建设的需要。随着人脸识别技术的发展，诸多人像比对系统已经在公安的治安、刑侦等业务中获得有效的应用。公安部门在特殊场所追缉在逃人员一直以来是个很棘手的问题。由多奥自主研发的领先的人脸识别技术，将动态人脸识别技术应用于视频监控中，从而使在不易被监控目标察觉的情况下，达到中远距离识别验证后台报警提示的效果。 将动态人脸识别技术与视频监控相结合，对重点监控区域进行人脸识别布控，对于协助公安干警快速侦破案件，避免犯罪事件的发生，维护社会和谐稳定，创建平安和谐城市具有重要的意义。

二、系统概述 人脸识别布控系统，把各处采集到的人脸信息与布控人脸进行比对，能够同时进行多路视频分析比对，在发现目标后迅速提示并将警情推送至客户端。此外，系统还支持单目标多张照片批量导入，多目标批量照片导入等各种导入方式，在降低了技术人员的工作量同时大幅提高了安保人员的工作效率。即使抓拍人在行进中转头、低头仍然能做出准确跟踪和抓拍。 系统采用服务器/客户端结构。服务器保存黑名单人员的面部信息，实现人员识别和报警的功能，而客户端实时接收来自一个或多个通道摄像头的面部数据，并和黑名单中的人员进行对比。

(完整)人脸识别技术大总结,推荐文档

人脸识别技术大总结 百度《人脸识别技术大总结》，觉得应该跟大家分享，这里给大家转摘到百度。 篇一：人脸识别技术的主要研究方法、绪论人脸识别是通过分析脸部器官的唯一形状和位置来进行身份鉴别。 人脸识别是一种重要的生物特征识别技术，应用非常广泛。 与其它身份识别方法相比，人脸识别具有直接、友好和方便等特点，因而，人脸识别问题的研究不仅有重要的应用价值，而且在模式识别中具有重要的理论意义，目前人脸识别已成为当前模式识别和人工智能领域的研究热点。 本章将简单介绍几种人脸识别技术的研究方法。 关键词：人脸识别、人脸识别技术的主要研究方法目前在国内和国外研究人脸识别的方法有很多，常用的方法有：基于几何特征的人脸识别方法、基于代数特征的人脸识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的人脸识别方法。 人脸识别流程图如图．所示：图．人脸识别流程图、基于几何特征的人脸识别方法基于特征的方法是一种自下而上的人脸检测方法，由于人眼可以将人脸在不此研究人员认为有一个潜在的假设：人脸或人脸的部件可能具有在各种条件下都不会改变的特征或属性，如形状、肤色、纹理、边缘信息等。 基于特征的方法的目标就是寻找上述这些不变特征，并利用这些

特征来定位入脸。 这类方法在特定的环境下非常有效且检测速度较高，对人脸姿态、表情、旋转都不敏感。 但是由于人脸部件的提取通常都借助于边缘算子，因此，这类方法对图像质量要求较高，对光照和背景等有较高的要求，因为光照、噪音、阴影都极有可能破坏人脸部件的边缘，从而影响算法的有效性。 模板匹配算法首先需要人作标准模板(固定模板)或将模板先行参数化(可变模板)，思想汇报专题然后在检测人脸时，计算输入图像与模板之间的相关值，这个相关值通常都是独立计算脸部轮廓、眼睛、鼻子和嘴各自的匹配程度后得出的综合描述，最后再根据相关值和预先设定的阈值来确定图像中是否存在人脸。 基于可变模板的人脸检测算法比固定模板算法检测效果要好很多，但是它仍不能有效地处理人脸尺度、姿态和形状等方面的变化。 基于外观形状的方法并不对输入图像进行复杂的预处理，也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板，而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法()、支持向量机()、神经网络方法()等)对大量的人脸和非人脸样本组成的训练集(一般为了保证训练得到的检测器精度，非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习，再将学习而成的模板或者说分类器用于人脸检测。 因此，这也是种自下而上的方法。 这种方法的优点是利用强大的机器学习算法快速稳定地实现了很

视频监控中低分辨率人脸识别

视频监控中低分辨率人脸识别 发表时间：2019-01-02T16:19:32.767Z 来源：《知识-力量》2019年3月中作者：王鑫汪国强 [导读] 针对视频监控中的低分辨率识别问题，本文介绍了研究现状和存在的问题，对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足 （黑龙江大学，黑龙江哈尔滨 150000） 摘要：针对视频监控中的低分辨率识别问题，本文介绍了研究现状和存在的问题，对于传统LR人脸识别算法作了详细的介绍。然后针对传统研究算法存在的问题与不足，又介绍了目前研究最火热的基于深度学习的超分辨率重建人脸识别算法并对未来的发展趋势作了简单的叙述。 关键词：深度学习；人脸识别；超分辨率；监控视频 1.前言 随着“平安城市”、“智慧城市”等国家政策的提出，安防受到全面重视。而“雪亮工程”、“天网工程”更是偏重于以视频监控系统为基础，从人体固有特征出发，对个人身份进行认证鉴定。人脸作为最重要的身份特征之一，具有非接触、非侵犯性等优点，与监控视频中监控对象非接触的特点相契合，因此监控视频中人脸识别获得了快速的发展。 2.存在的问题和研究现状 视频监控中的人脸识别技术，与传统的对静态图像的人脸识别不同，不是人脸迎合摄像头，而是由摄像头来捕捉人脸。监控系统是在非约束状态进行人脸采集的，易受光照、所处人群、角度、环境、表情姿态等因素的影响，多数是模糊的、质量偏低的、低分辨率的，这造成了数据库中的正面高清图像与监控系统获取的真实画面存在较大的差异。因此要想达到比较好的识别效果，人脸识别技术首要解决的问题就是这个问题，即低分辨率人脸识别问题。 目前业内一般把低分辨率人脸识别分为两种：一种是直接方法，即分辨率稳健特征表达方法，另一种方法是间接的方法，即对低分辨率样本进行超分辨率重建，得到含有较多特征信息的高分辨率图像，然后再使用常规人脸识别方法进行识别。 3.传统低分辨率人脸识别 LR人脸识别与SR人脸识别过程类似，分别对基准集和测试集样本提取分辨率稳健特征，对所提取特征进行比较，得出身份判定结果。与SR图像不同之处在于维度的不匹配，所以传统的解决思路又三种： 3.1 上采样 即图像插值，如最近邻插值、双三次等。对LR图像进行上采样操作，即在现有的人脸信息上拟合新的像素点，使其变换成与参考图像具有相同尺寸的高分辨率图像，然后再提取特征，利用传统人脸识别方法进行分类识别。 3.2 下采样 即图像缩小，将SR图像下采样到和待识别LR图像一样的尺寸大小，再提取特征，直接和LR待识别图像提取的特征进行匹配，虽然解决了维度不匹配问题，不会产生噪声，但会减少鉴别性的人脸信息。 3.3 统一特征空间 即中间分辨率空间。对SR图像进行特征降维，LR图像进行特征扩展，映射到同一特征空间中。统一特征空间直接解决特征维度不匹配问题，但最优的非线性耦合映射并没有较好的方法直接获取，由于是从两端的样本集同时向统一空间映射，复杂的变换会带来新的干扰。 4.超分辨率重建的低分辨率人脸识别 图像超分辨率（super resolution,SR）技术旨在提高低分辨率（low resolution,LR）图像的分辨率，同时最小化附加视觉伪影，人脸超分辨率重建，也称为“人脸幻想”。主要有基于插值、重建、学习的三种重建算法。 4.1 基于插值的重建方法 该方法主要有最近邻插值、双线性插值以及三次插值等方法，理论依据是假设图像为连续的，那么图像新增位置的像素可以通过相邻像素值计算得出，从而实现图像的超分辨率重建。该类方法只是增加了图像像素的个数，而没有增加额外的高频信息，因此图像的质量不是太高。 (1)最近邻插值 最近邻插值法是最简单的灰度值插值，将变换后的图像中的原像素点最邻近像素的灰度值赋给原像素点。 (2)双线性插值 在x,y方向上分别进行一次线性插值，对目标图像（x,y）先通过最近邻插值映射到源图的（X+u,Y+v）,u、v是小数部分，由于图像坐标都为整数，因此上述点不存在，所以取其附近四个领域点（X,Y）、（X,Y+1）、（X+1,Y）、（X+1,Y+1）的像素值，进行权值计算，得到目标图像（X,Y）处的像素值达到重建的目的。 （3）双三次插值 对周边16个点进行插值运算，具体可描述为目标图像（X,Y）坐标先映射到源图像的坐标（X+u,Y+v）,接着找到该点最近的16个像素点将每个点的像素值按照不同的权值求和即得到待插值点的像素值。 4.2 基于重建的重建方法 其原理是通过观测LR样本来实现对SR的约束。通常用未知HR的先验知识作为正则化项来规范SR重建这个病态问题的解，确定性和随机方法是实现正则化的两种不同方式。 (1)最大后验概率算法（MAP） 该算法先给图像一个先验模型，模型由马尔可夫随机场确定，接着根据LR图像系列，实现目标SR图像达到最大后验概率。一般分为三个步骤：一、用两个随机的过程分别表示输入的LR和SR图像；二、接着使SR图像的后验概率值最大值；三、将后验概率的最大值公式按照

人脸抓拍识别系统技术方案

智能分析视频监控系 统 设 计 方 案 2015-10

目录 一、系统概述3 二、系统优势3 三、应用场景4 四、系统设计4 4.1 概述4 4.2 技术特点4 4.2.1技术概要4 4.2.2人脸抓拍技术5 4.2.3人脸识别技术6 4.3 系统结构7 4.3.1系统组网7 4.4人像系统功能8 4.4.1人脸检测抓拍8 4.4.4 自动识别性别9 4.4.5 图像记录防篡改功能9 4.4.6 高清录像功能9 4.4.7 数据存储功能9 4.4.8 数据FTP传输与断点续传功能9 4.4.9 远程系统管理维护功能10 五、后端管理平台10 5.1系统框架10 5.2后端服务器简介11 5.3客户端功能介绍12 5.3.1 功能架构12 5.3.2 客户端主要功能介绍12 5.3.2.1视频播放12 5.3.2.2历史视频查询12 5.3.2.3图片和事件信息显示13 5.3.2.4图片和事件关联视频查询13 5.3.2.5建立重要案事件视频库13 5.3.2.6 黑名单布控报警13 5.3.2.7模糊图像处理14 5.3.2.8 系统设备状态监测14 六、系统应用14 6.1 人脸抓拍应用14 6.2 人像比对应用15

6.3条件检索应用16 6.4 视频关联人脸应用16 6.5 黑名单布控应用17 一、系统概述 “人车抓拍卡口系统”的出现，使对车辆和人员的监控实现实时报警成为了可能，不但可以对车辆进行监控管理，而且同时对人员进行了有效监控管理，对于城市中心区域、城市城中村及中小城市的治安管理系统建设更具有现实作用和意义。同时该系统在机制上实现了无效数据的屏蔽从而可以有效地降低中心存储的压力，该系统的数据采集方式可以实现多级检索，大大提高了系统的使用效率、节省了查询时间、减少了警力的占用。该系统响应了公安部的要求，符合当前实际的需要，具有时效性及高科技的特点，减少了大系统建设的后顾之忧，必将在推广后成为公共安全的得力助手，达到“科技强警”的目标。 二、系统优势 1、视频触发，应用灵活、方便，不需要破路埋设线圈，系统建设简单、维护方便。 2、前端采用高清一体网络摄像机作为图像采集设备，成像质量高达300万像素，图片质量高。一台高清摄像机可实现对车辆的抓拍、完成号牌识别、行人抓拍、视频记录。设备构成简单，系统建设、应用简便，工控机用作前端存储。 3、系统支持后期人脸比对扩展功能，可将前端抓拍人像与人像库进行实时比对，当比对相似度达到一定阀值，则会自动报警。也支持遗留物检测、固定物检测等扩展功能。 4、可以实现对重点区域同时提供高清的人像照片、车辆照片和有效高清视频录像，实现对重点区域的全天候、大范围的管理要求，提高了管理水平，在一定程度上极大的制止了不法行为的发生，同时也为相关安全部门的调查取证创造了条件，为后期的案件处理提供可靠、有效的线索和依据。 5、领先的车牌识别技术：准确率很高，车牌识别种类齐全，可准确识别车

(完整版)浅谈大数据时代的客户数据安全与隐私保护

浅谈大数据时代的客户数据安全与隐私保护如何运用好“大数据”这把双刃剑 数据如同一把双刃剑，在带来便利的同时也带来了很多安全隐患。数据对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，但数据的分析与应用将愈加复杂，也更难以管理，个人隐私无处遁形。回顾2014年，全球各地用户信息安全事件频出: 2014年3月22日“携程网”出现安全支付日志漏洞，导致大规模用户信息如姓名、身份证号、银行卡类别、银行卡卡号、银行卡CVV等信息泄露。 2014年5月13日，小米论坛用户数据库泄露，涉及约800万使用小米手机、MIUI系统等小米产品的用户，泄露的数据中带有大量用户资料，可被用来访问“小米云服务”并获取更多的私密信息，甚至可通过同步获得通信录、短信、照片、定位、锁定手机及删除信息等。 2014年12月2日乌云漏洞平台公开了一个导致“智联招聘网”86万用户简历信息泄露的漏洞。黑客可通过该漏洞获取包含用户姓名、婚姻状况、出生日期、出生日期、户籍地址、身份证号、手机号等各种详细的信息。 2014年12月25日，12306网站用户数据信息发生大规模泄露。 2014年8月苹果“iCloud服务”被黑客攻破，造成数百家喻户晓的名人私密照片被盗。 …… 这些信息安全事件让人们开始感受到“数据”原来与我们的生活接触如此紧密，数据泄露可以对个人的生活质量造成极大的威胁。大数据时代，如何构建信

息安全体系，保护用户隐私，是企业未来发展过程中必须面对的问题。安全技术水平的提高、法律法规的完善、以及企业和个人用户正视数据的运用的意识缺一不可。 数据安全技术是保护数据安全的主要措施 在大数据的存储，传输环节对数据进行各种加密技术的处理，是解决信息泄露的主要措施。对关键数据进行加密后，即使数据被泄漏，数据的盗取者也无法从中获得任何有价值的信息。尽管对于大数据的加密动作可能会牺牲一部分系统性能，但是与不加密所面临的风险相比，运算性能的损失是值得的。这实际上是企业管理和风险管理间的协调，重要的是企业要有将信息安全放在第一位的理念。 目前数据加密保护技术主要包括：数据发布匿名保护、社交网络匿名保护、数据水印等几种。此外，除了对数据进行加密处理以外，也有许多可以运用在数据的使用过程，以及发生数据泄露之后的相关保护技术。这些技术可以有效地降低数据安全事故带来的损失。 1、数据发布匿名保护技术 数据发布匿名保护技术是对大数据中结构化数据实现隐私保护的核心关键与基本技术手段。能够很好地解决静态、一次发布的数据隐私保护问题。 2、社交网络匿名保护技术 社交网络匿名保护技术包括两部分：一是用户标识与属性的匿名，在数据发布时隐藏用户的标志与属性信息;二是用户间关系的匿名，在数据发布时隐藏用户之间的关系。 3、数据水印技术

数字图像处理在人脸识别中的应用

基于肤色的人脸检测 摘要 本文介绍了人脸图像识别中所应用MATLAB对图像进行预处理，应用该工具箱对图像进行经典图像处理,通过实例来应用matlab图像处理功能，对某一特定的人脸图像处理，进而应用到人脸识别系统。本文在总结分析人脸识别系统中几种常用的图像预处理方法基础上，利用MATLAB实现了一个集多种预处理方法于一体的通用的人脸图像预处理仿真系统，将该系统作为图像预处理模块可嵌入在人脸识别系统中，并利用灰度图像的直方图比对来实现人脸图像的识别判定。 关键词:脸部定位，特征提取，图像处理，MATLAB

Abasract This paper introduces the application of MATLAB in face image recognition of image preprocessing,the application of the toolkit for classical image processing, application MATLAB image processing function through instance,for a particular face image processing,and then applied to the face recognition system.In face recognition system based on the summary analysis of several commonly used image preprocessing method based on the MATLAB implements a collect a variety of pretreatment method for the integration of the universal facial image preprocessing simulation system,the system as the image preprocessing module can be embedded in a face recognition system,and use the gray histogram of the image matching to realize the face image recognition. Key words:face positioning,feature extraction,picture processing,MATLAB

人脸识别系统的原理与发展

人脸识别系统的原理与发展 一、引言 人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿，人脸追踪侦测，自动调整影像放大； 二、概述 人脸识别系统概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 人脸识别系统功能模块 人脸捕获与跟踪功能：人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。 人脸识别比对：人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 人脸的建模与检索：可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

一种隐私保护的序列数据马尔可夫分类方案

小型微型计算机系统Journal of Chinese Computer Systems 2018年2月第2期Vol.39No.22018 收稿日期:2016-06-17 收修改稿日期:2017-05-04 基金项目:国家自然科学基金项目(61572456)资助;江苏省自然科学基金项目(BK 20151241)资助. 作者简介:李宗峰,男,1992年生,硕士,研究方向为信息安全二数据挖掘等;黄刘生,男,1957年生,教授,博士生导师,研究方向为信息安全二高性能计算二数据挖掘等;沈 瑶,男,1989年生,博士,研究方向为信息安全;许 杨,男,1993年生,博士,研究方向为信息 安全;聂熠文,女,1992年生,博士,研究方向为信息安全;杨 威,男,1978年生,博士后,副研究员,研究方向为信息安全等. 一种隐私保护的序列数据马尔可夫分类方案 李宗峰1,2,黄刘生1,2,沈 瑶1,2,许 杨1,2,聂熠文1,2,杨 威1,2 1(中国科学技术大学计算机科学与技术学院,合肥230027)2 (中国科学技术大学苏州研究院,江苏苏州215123) E-mail :lzf 01@https://www.wendangku.net/doc/9012831585.html, 摘 要:数据挖掘是当前热门的研究方向,序列数据分类作为一种非典型的数据挖掘任务在很多领域有广泛的应用前景,例如金融二生物等领域.由于序列数据难以定义特征,其分类问题,传统的基于特征的分类方法难以适用.一种常见的解决方案是使用概率模型进行序列分类,例如马尔可夫模型.在大数据时代,经常需要多个独立的机构或个人共享数据进行数据挖掘任务,很多数据由于伦理二法律等方面的问题,不适合直接共享.本文在保证每个参与方数据隐私(包括数据本身以及数据的统计特征)的前提下针对如何训练马尔可夫模型,借助密码学技术提出了一个解决方案.方案针对1阶和2阶马尔可夫模型没有误差并且有较小的时间开销,尤其是训练轮数增加时性能较高.关键词:数据挖掘;隐私保护;序列分类;马尔可夫模型 中图分类号:TP 309 文献标识码:A 文章编号:1000-1220(2018)02-0197-05 Privacy Preserving Scheme for Sequence Classification Based on Markov Model LI Zong-feng 1,2,HUANG Liu-sheng 1,2,SHEN Yao 1,2,XU Yang 1,2,NIE Yi-wen 1,2,YANG Wei 1,2 1(School of Computer Science and Technology ,University of Science and Technology of China ,Hefei 230027,China )2 (Suzhou Institute for Advanced Study ,University of Science and Technology of China ,Suzhou 215123,China ) Abstract :Nowadays data mining is a popular research area ,as a special classification task ,sequence classification has been extensively used in some area ,such as finance ,biology etc.It is hard to define the features for sequence data ,traditional feature based classification algorithms are not good choices.A common way used on sequence classification are probability models ,such as Markov model.In big data area ,it is common for some individual institutions or people to undertake data mining tasks under collaboration.Faced with some problems such as ethic and law ,it is not suitable to share data directly.In this paper ,we use a cryptography scheme to solve the prob-lem of how to train Markov model while preserving privacy (include data and statistical features of data ).The results of first-order and second-order Markov model are very small in terms of time cost ,especially with the increase of the train period.Key words :data mining ;privacy preserving ;sequence classification ;Markov model 1 引 言 序列数据分为时间序列数据二DNA 序列数据二语音数据二自然语言数据等.序列数据分类是目前数据挖掘领域的一个研究热点.本文将主要研究使用马尔可夫模型对序列数据进行分类时的隐私保护. 数据挖掘是在大型数据存储库中,自动地发现有用信息的过程 [4] .数据挖掘主要有分类二聚类和关联分析等研究方 向.分类就是确定对象属于哪个预定义的目标类 [4] .分类任 务一般分为两步,第一步根据输入数据建立分类模型,第二步利用分类模型对待分类数据进行分类.常见的分类模型主要有决策树模型二神经网络模型二基于规则的模型二支持向量机模型二贝叶斯模型等. 序列分类是分类算法的一个类别,其输入是序列数据,输出是对这个序列的某个离散标记.针对序列数据,常见的分类 方案有如下几种:一是借助于序列数据的领域知识或者特点进行分类,这种方法存在通用性差二特点难以发现等特点;二是使用传统的特征分类算法进行分类,使用这种方法需要找到有效的特征查找方法,但很多序列数据难以找到有效的特征;第三种是使用概率模型对数据进行分类,该方案在序列数据分类中比较常见,针对序列数据,有较完善的数学基础;同时具有效率与准确性较高,通用性强的优势. 马尔可夫模型是一个描述随机过程的概率模型.作为一种分类方法,马尔科夫模型的准确度和参与训练的具有代表性的数据量密切相关.因此如何获得足够多的具有代表性的数据成为一个关键问题. 某机构或个人获得的序列数据往往是相同类型,会导致数据的代表性比较差,无法训练出有效的模型.此时比较好的方案是与多个机构合作进行训练,这就可以获得足够多有代表性的数据,所以多个机构或个人合作训练模型是一种解决 万方数据

基于人脸识别的安防系统解决方案

基于人脸识别的安防系统解决方案 1、应用背景 随着中国社会国际化程度的不断深化，奥运会、世博会、亚运会等大型活动在中国的举办，中国已经成为全球瞩目的焦点，世界各地包括国内数以百万乃至千万计的游客、官员、新闻记者、运动员、裁判员、工作人员、志愿者等各类人士将集聚中国的场馆。与会人士中不乏企图制造事端、普通民众为之色变的恐怖分子，如何确保各种级别、各类型的运动会、会议或展会的安全、有序进行，已经成为摆在各组委会等机构面前的头等大事。 长期以来，与会人员凭门票、代表证、参展证等各类证件（凭证）在经过工作人员人工查验后即可进入会场。这种模式以低廉的代价为会场的管理提供了一些基本的保障，但也存在着严重的管理漏洞和安全隐患。在相关人士意识到了问题的存在之后，条码、IC/ID卡、RFID等技术便逐步引入了大型会场的管理，原有的证件人工查验模式变为计算机系统的自动查验为主、人工为辅的查验模式，这一模式的改变减少了人为错误的发生。同时，在应用上述技术后，证件伪造的难度也有了显著增加。应该说，上述技术的应用在一定程度上提升了会场的管理和安全保障水平，但单凭证件的与会人员身份认证模式仍然存在证件存在被伪造的可能、证件可能被他人借用或冒用、证件遗失会给持证人带来极大的不便等问题。 人体生物特征具有唯一性、稳定性、不可复制、不可假冒等显著特点，用于身份认证具有更高的安全性。在指纹、掌纹、虹膜等人体生物特征识别技术中，人脸识别技术的优势非常明显。首先，作为识别特征，人脸具有稳定、可靠、安全、便利等特点。在一般情况下，人的面部特征是非常稳定可靠的，“携带”便利。面像也是用于区分人的首要特征。其次，人脸图像的采集非常方便，尤其是基于标准视频的图像采集方式。目前，绝大多数系统采用的都是可见光范围内的标准摄像头，完全满足人脸图像的采集要求，不需要进行任何改造或升级。人脸图像的采集是非接触式的，也不需要人主动配合，最大限度地提高了系统的响应速度。第三，与系统结合人脸识别系统能够最大效能的发挥现有监控系统的优势，真正

用户信息及隐私保护政策

用户信息及隐私保护政策 User Information and Privacy Protection Policy 第一条声明和须知 Declaration and Notice 1.1海德堡中国（下称“海德堡”）一贯重视用户的信息及隐私的保护，在您 使用海德堡的服务和/或在海德堡购买产品时，海德堡有可能会收集和使 用您的个人信息及隐私。为此，海德堡通过本《用户信息及隐私保护政 策》（以下简称“本《隐私政策》”）说明您在使用海德堡的服务和/或在 海德堡购买产品时，海德堡是如何收集、使用和分享这些信息的，以及 海德堡向您提供的访问、更新、控制和保护这些信息的方式。 Heidelberg China (hereinafter referred to as “Heidelberg”) has always been attaching importance to the protection of user information and privacy, and when you use the services and/or buy the products from Heidelberg, your personal information and privacy may be collected by Heidelberg. Therefore, via this User Information and Privacy Protection Policy (hereinafter referred to as the “Privacy Policy") Heidelberg will demonstrate how we collect, use and share these information when you use the services and/or buy the products from Heidelberg, and the way of visiting, updating, controlling and protecting such information provided by Heidelberg. 1.2本《隐私政策》与您使用海德堡的服务和/或在海德堡购买产品息息相关， 请您务必仔细阅读、充分理解，特别是免除或者限制海德堡责任的条款。 This Privacy Policy is closely related to you when you use the services and/or buy the products from Heidelberg, please make sure that you have read it carefully and fully understood it, especially for the articles concerning the exemption and restriction of Heidelberg’s responsibility. 1.3如果您使用或者继续使用海德堡的服务和/或在海德堡购买产品，即视为 您已经充分理解并完全接受本《隐私政策》；您如果对本《隐私政策》 有任何疑问、异议或者不能完全接受本《隐私政策》，请联系海德堡客 户服务部，客户服务电话：【800 830 8118】。 If you use or continue to use the services and/or buy the products from Heidelberg, you will be deemed to have fully understood and accepted this Privacy Policy; if you have any further question, objection or cannot fully accept this Privacy Policy, please contact Heidelberg’s customer service department, the telephone number thereof is: 【800 830 8118】. 第二条信息定义和范围 Definition and Scope of the Information