【摘 要】
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随着互联网时代的信息爆炸式增长,信息安全的问题日益突出,其中以图片为媒介的信息泄露层出不穷。譬如,当一些企业进行内部信息公屏展览时,听众在不经意间拿起手机进行拍照,可能会导致信息的泄露,进而造成企业的经济损失。如果存在对手部区域的拍照行为检测技术,就可以大大降低这种情况发生的可能性,从而保护企业的信息安全。基于此,本文对静态背景下的拍照行为检测进行了深入的研究。首先,本文对拍照行为进行了细致分析,
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随着互联网时代的信息爆炸式增长,信息安全的问题日益突出,其中以图片为媒介的信息泄露层出不穷。譬如,当一些企业进行内部信息公屏展览时,听众在不经意间拿起手机进行拍照,可能会导致信息的泄露,进而造成企业的经济损失。如果存在对手部区域的拍照行为检测技术,就可以大大降低这种情况发生的可能性,从而保护企业的信息安全。基于此,本文对静态背景下的拍照行为检测进行了深入的研究。首先,本文对拍照行为进行了细致分析,将其分解成四个主要的步骤,并进行了行为定义,通过这四个定义,本文为拍照行为检测搭建了一个流程框架,并对框架中所涉及到的人手区域提取和人手区域跟踪算法进行了改进。现有的方法中对含有人体整体轮廓的图像进行手部区域选取少之又少,而深度学习的普及大大提升了对图片中感兴趣区域的提取的精确度,但其极度依赖于数据样本,常常因为数据样本的不足而鲁棒性欠缺。本文通过在肤色模型之上,加入肤色的二次筛选和运动检测、人体表观特征的约束来对手部区域进行提取,大大抑制了噪声信息同时具有较好的鲁棒性。同时,常见的目标跟踪算法如MeanShift,是通过运用前一帧目标区域质心点的所在位置来初始化当前帧中候选区域的搜索点位置。这种方式一旦当运动目标偏移稍稍过大容易丢失目标,而手部的运动幅度恰恰是比较快速。本文对于这种情况,提出了一种候选区域搜索点初始化的方法,通过L-K金字塔的框架来计算稀疏光流的矢量,并用其来对候选区域搜索点的初始化,提升了MeanShift算法的跟踪精度。
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