视频序列中的行为识别研究进展_徐勤军

人脸识别系统报告解析

摘要文章具体讨论了主成分分析( PCA)人脸识别算法的原理及实现。它具有简单、快速和易行等特点,能从整体上反映人脸图像的灰度相关性具有一定的实用价值。人脸识别是目前较活跃的研究领域, 本文详细给出了基于主成分分析的人脸特征提取的原理与方法。并使用matlab 作为工具平台, 实现了一个人脸自动识别的系统原型。实验结果表明, 该系统识别率为100%, 达到预期的效果。如果想进一步提高人脸识别率, 可以考虑与其他方法结合。仅单独使用任何一种现有的方法一般都不会取得很好的识别效果, 将其他人脸识别方法组合是今后研究的一种趋势。也可以考虑改进分类决策的方法。本系统采用的最小距离分类法属于线性的分类器, 而利用神经网络这类学习能力更强的非线性分类器对高维人脸识别问题可能会有更好的解决。 1

目录 1.引言................................................................... (1) 2．需求分析.................................................................... 1 2.1 课题的来源 (1) 2.2人脸识别技术的研究意义 (2) 2.2.1 面部关键特征定位及人脸2D形状检测技术 (2) 2.2.2面部感知系统的重要内容 (2) 2.3人脸识别的国内外发展概况 (3) 2.3.1国外的发展概况 (3) 2.3.2国内的发展概况 (4) 3．概要设计.................................................................... 5 3.1问题描述 (5) 3.2模块设计 (5) 3.3主成分的一般定义 (6) 3.4主成分的性质 (7) 3.5主成分的数目的选取 (7) 4. 详细设计--PCA算法的功能实现 (8) 4.1引言................................................................... .. 8 4.2 K-L变换 (8) 4.3 PCA方法 (9)

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制随着我国网络视频行业的迅猛发展，搜索类视频网站盗链侵权问题日益突出。由于搜索类视频网站服务器上存储的不是具体影视作品，而是类似于种子的资源，即网络链接，对以网络深度链接方式进行的盗版侵权行为能否进行刑法评价、如何评价是一个刑法难题。一、对视频网站深度链接行为进行刑法规制的必要性深度链接是设链网站对第三方网站中存储文件的直接链接，用户点击之后, 即可以在不脱离设链网站的情况下，在线打开第三方网站的视频文件，观看其影视作品。 (一)视频网站深度链接行为具有严重的社会危害性如果从技术及运作模式上分析，目前我国的视频网站深度链接侵权主要有如下两种模式：一是直接侵权模式，即通过技术手段破解他人视频网站的保护措施，直接盗播他人的视频作品。如快播公司和百度公司均推出自己的影音播放器，这些播放器破解各正版视频网站的技术保护措施，通过搜索爬虫非法抓取他人视频信息，直接盗播他人网站内容。如已被判刑的https://www.360docs.net/doc/8e14788440.html,和星际s电影负责人张某，为提高点击率以赢得更多广告费收入，分别使用百度影音客户端和快播公司QVOD播放软件抓取他人享有独家信息网络传播权的影视作品600余部进行盗播。二是以技术支持方式与众多小型盗版网站联合侵权模式，即通过技

术、流量、广告联盟分成以及推广费用支持，大型搜索类视频网站与上千家小型盗版网站结成利益联盟，形成一个庞大的盗版视频产业链。 (二)用刑法从根本上遏制侵权行为由于搜索引擎身份以及网站服务器并未储存侵权作品而只提供链接资源等行为特点，每遇侵权诉讼以及版权主管机关的立案调查，搜索类盗链视频网站均借口避风港原则来规避责任。虽然在2012年以后的几乎所有行政处罚及法律诉讼中，法院及主管行政机关均以红旗原则认定被诉视频网站深度链接行为构成侵权，但对其侵权行为的性质多界定为民事侵权，侵权行为的后果也多是民事赔偿与行政处罚。按我国现行《著作权法》第49条的规定，当权利人的实际损失或侵权人的违法所得难以计算时，对侵权行为的法定最高赔偿额为人民币50万元。按北京市海淀区人民法院统计，该院判决的网络视频侵权案件平均赔偿额为人民币3万元;2013年11月，优酷土豆诉百度视频侵权案，原告方索赔人民币1.2亿元，法院判决赔偿49万元。虽然索赔数额与实际判决赔偿数额相差悬殊，但这已接近法院所能判处的法定赔偿的上限。二、视频网站深度链接行为的刑法定性我国《刑法》第217条规定，未经著作权人许可，复制发行其文字作品、音乐、电影、电视、录像作品，情节严重的构成侵犯著作权罪。因此，如果视频网站的盗链侵权行为属于复制发行行为，对这种行为就应该以侵犯著作权罪定罪处罚。 2004年最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯知识产权刑

基于骨骼数据的人体行为识别

基于骨骼数据的人体行为识别摘要人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。到目前为止，较有影响力的基于该类图像的人体姿态识别算法，应该是 Shotton 等人利用一种深度传感器 Kinect 来实时捕捉人体运动的算法，该算法虽然能够满足人们对识别系统实时性的要求，但其对硬件要求特别高，并且不适合低分辨率图像中的人体关节点提取，容易导致人体骨架扭曲。下文将具体陈述人体运动分析的主要用途和前人在不同时期对这些难题的处理办法。主题基于计算机视觉的人体运动分析不仅在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景，更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。Gavrila 总结了它的一些主要应用领域[2,3,4]，下面据此对其典型应用做出进一步的介绍。智能监控(Smart Surveillance) 所谓“智能监控”是指监控系统能够监视一定场景中人的活动，并对其行为行分析和识别，跟踪其中的可疑行为(例如在一些重要地点经常徘徊或者人流密集的场合下突发的人群拥挤等状况)从而采取相应的报警措施。智能监控系统应用最多的场合来自于那些对安全

(产品管理)视频智能行为分析产品需求文档

（产品管理）视频智能行为分析产品需求文档

壹．智能视频分析产品产生背景2 二．目标市场2 三．实现技术及系统架构方式评估3 3.1视频分析技术实现评估3 3.2视频分析系统架构评估3 四．竞争分析4 4.1竞争对手4 4.2典型的厂家及其产品功能4 五．主要功能描述6 5.1 智能财产保护6 5.2不明遗留物检测6 5.3智能人数统计6 5.4人群聚集度检测7 5.5移动物体自动跟踪8 5.6智能虚拟墙8 5.7绊线检测9 5.8.逗留和徘徊检测10 六．系统需求11 七．性能要求12 八、产品规格形态及价格策略12

壹．智能视频分析产品产生背景安防监控从视频存储进入前端视频智能分析毫秒级的报警触发反应时间，相比人工判断具更快速的反应时间由人转变为机器识别，安保操作员只需要注意关联信息更有效的监视数据库处理能力，数据检索和分析功能，能提供快速的反应时间和调查时间二．目标市场三．实现技术及系统架构方式评估 3.1视频分析技术实现评估视频分析方法主要有俩类：壹类是背景减除方法。背景减除方法是利用当前图象和背景图象的差分（SAD）来检测出运动区域的壹种方法。优点：此方法能够提供比较完整的运动目标特征数据，精确度和灵敏度均比较高，具有良好的性能表现。背景的建模是背景减除法的技术关键。壹般采用于系统设置时期设置系统自适应学习时间来建模，根据背景实际”热闹程度“选取3－5分钟的学习时间。壹般系统建模完成后，随着时间的变化，背景会有壹些改变，系统具有”背景维护“能力，即能够将壹些后来融入背景的图象，如云等自动加为背景。另壹类是时间差分法，又称相邻贞差法，就是利用视频图象特征，从连续得到的视频流中提取所需要的动态目标信息。时间差分方实质就是利用相邻贞图象相减来提取前景目标移动的信息。此方法不能完全提取所有关联特征象素点，于运动实体内部可能产生空洞，智能检测出目标的边缘。

基于深度学习的图像识别

基于深度学习的图像识别摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。卷积神经网络结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer）卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关

人脸识别系统功能简介

XXX人脸识别系统一、XXX人脸识别系统简介 XXX人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合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，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干最相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、In ternet上进行照片比对和身份确认。二、功能特性先进性：采取XXX独特的混合人脸识别算法，识别精度更高，识别速度更快。多样化：支持数据来源的多样化，动态人脸捕抓、手机拍摄、摄像机抓取，照片扫描等多种方式；支持现场捕捉照片与数据库中照片自动匹配检索；高效低成本化：合理配置和选取合适的产品软硬件型号，使整个系统稳定、高效、可靠、低成本运行。快速化：普通照片中提取人脸特征值，极大地降低了数据存储空间，加快了比对查询速度，单台计算机对比速度为每秒5 300万张（因选用的面纹模板而异）；

方便性：完善的照片比对功能，比对方式多，比对准确率高，比对速度快，支持全局人脸识别和分部人脸部件的人脸识别（化装问题），系统操作清晰，公安侦查人员和授权用户都能方便的使用系统。实用性：适合于各国人种，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响。简易性：支持现场捕捉照片与库中照片自动匹配检索照片库的授权链接访问；三、系统逻辑结构图四、应用情景 XXX 人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。 1、企业、住宅安全和管理。 2、电子护照及身份证。人脸相关业务人脸识别系统人脸比对人脸建库 JMCT 人脸图像散据移动警务身盼豪■ 1} --------- 人輪阳憧JMtVEft ■库于累气

深度链接的侵权问题

深度链接的侵权问题摘要：随着网络技术的不断，发展深度链接这一现象在当今社会已是屡见不鲜，但是国家关于信息网络传播权的立法中对于怎样判断深度链接的侵权构成，在确定侵权时如何把握公众利益与个人利益的关系规定不明确。本文中，我们可以从《侵权责任法》的角度对此加以评析。关键词：侵权责任法深度链接侵权伴随着网络空间技术的发展，信息的传播方式打破了传统传播模式的束缚，并正以一种崭新的网络传播模式呈现于我们面前。网络传播方式的无形性、难以追责性、瞬间性等特征使得传统著作权保护手段显得苍白无力，网络传播权的立法保护纷至沓来。笔者在以下的分析论述中着力说明对于在网络环境下的著作权的保护及其保护程度，如何控制这一限度以达到在适当的范围内既能维护权利人利益又不至于阻碍信息对人类社会发展的推动，实现个人权益与公众利益的平衡。一、网络信息传播权的相关概念 1、著作权中的网络信息传播权现行的《著作权法》第10条有关著作权内容的第12项中第一次规定了信息网络传播权，“即以有线或者无线方式向公众提供作品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品的权利”。2006年5月18日颁布的《信息网络传播权保护条例》的第26条中对信息网络传播的概念作了进一步的阐明，即“以有线或无线方式向公众提供作品、表演或者录音录像制品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品、表演或者录音录像制品的权利。” 2、网络传播权在深度链接下的特点深度链接与一般链接相对应。一般链接是指设链者在其网站或网页上直接显示被链接的地址，网络用户能够清楚地知道设链者的网站或网页同其他网站或网页建立了链接。而深度链接则与此不同，设链者将被链接对象的网址“埋”在自己的网站或网页当中，网络用户一般很难发现其浏览的内容是从其他网站链接而来。网络用户在链接网站的一步一步地引导之下访问被链接网站，而访问的内容并不存入设链者的服务器上，只在服务器上暂时复制”，一经关机，内容也随之消失。深度链接有以下三个特点： i网络连接实时化。用户浏览网站下载资料等必须是登陆网站时，一旦不与网络连接用户也无法获取资料。

开题报告顾客购买行为分析

西安交通大学网络教育学院毕业论文开题报告论文题目顾客购买行为分析班级学号姓名联系方式＿＿指导教师提交日期

一、选题的理论意义与实际意义 21世纪的市场是一个以消费者主导的以消费者需求为中心的市场，因此，企业要想获得长足发展，就必须要掌握和了解消费者的购买行为趋势，并在此基础上制定出恰当的企业营销策略。本文主要研究了消费者购买行为的发展趋势、影响消费者购买行为的主要因素及基于消费者购买行为趋势的企业营销策略，这样有助于提高企业的营销的准确度，提高了企业的销量，具有一定的现实的实践的意义。同时在理论方面，为企业制定营销策略提供了一定的理论上的意义。二、论文综述国内外有关的学者对于顾客购买行为进行了相关的研究，并且取得了一定的研究的结果，具体的研究的结果如下所示：王建明（2015）认为：现实中消费者的许多购买行为是缺乏理性的，消费者的购买经常受愿望、情绪和情感的驱使，消费者购买产品除了必需的原因外还有其它各种原因，如释放压抑的情绪、表明身份或仅仅为了娱乐，这种非理性的购买形式即为“冲动购买”。张蓓（2015）在大学生消费行为的分析与引导中指出大学生的消费行为中存在如下几个问题：奢靡浪费之风愈演愈烈，过分依赖他人而缺乏独立意识，缺乏诚实守信的道德意识。劳可夫（2015）认为大学生的消费存在阶段性，随着他们的人生观、价值观的变化，相应的消费行为也表现出不同的特点，同时也支出大学生消费的两级分化现象较为严重。孙永波（2015）认为：在实际工作中，企业使用什么样的渠道和怎样去建立渠道，都可以演化出差异化营销竞争策略，增强企业竞争优势。在市场运作中，渠道已成为企业逐鹿中原的制高点。正如宝洁公司的销售培训手册中所说的:“世界最好的产品即使有最好的广告支持，除非消费者能够在销售点买到它们，否则简直销不出去因此，建立一个健康运行的分销渠道是企业开拓和占领市场的关键。 elice Loi（2013）认为：广告作为传播商品信息的渠道和联接生产者与消费者的纽带，在市场经济中发挥着越来越重要的作用。由于消费品市场存在非理性购买的特点, 使得广告在消费中的作用尤为明显。要让顾客行动，首先要让顾客心动。在情感消费占主流的时代里，“爱心+妙语”是打开顾客心锁的“金钥匙”。这就是说，企业不仅要在产品设计上下工夫, 而且还要以极富感染力的情感广告打动人心。。三、论文提纲 1引言 1.1研究背景 1.2研究意义 2消费者购买行为的发展趋势

视频智能行为分析产品需求文档 ()

一．智能视频分析产品产生背景.............................. 二．目标市场.............................................. 三．实现技术及系统架构方式评估............................ 视频分析技术实现评估...................................................... 视频分析系统架构评估...................................................... 四．竞争分析.............................................. 竞争对手.................................................................. 典型的厂家及其产品功能.................................................... 五．主要功能描述.......................................... 智能财产保护............................................................. 不明遗留物检测............................................................ 智能人数统计.............................................................. 人群聚集度检测............................................................ 移动物体自动跟踪.......................................................... 智能虚拟墙................................................................ 绊线检测.................................................................. .逗留与徘徊检测........................................................... 六．系统需求.............................................. 七．性能要求.............................................. 八、产品规格形态及价格策略............................... 一．智能视频分析产品产生背景安防监控从视频存储进入前端视频智能分析毫秒级的报警触发反应时间，相比人工判断具更快速的反应时间由人转变为机器识别，安保操作员只需要注意相关信息更有效的监视数据库处理能力，数据检索和分析功能，能提供快速的反应时间和调查时间

监狱智能视频分析项目解决方案

监狱智能视频分析解决方案一、方案背景监狱是关押和改造犯罪人员的重要场所，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障社会的安全，也要保障狱警人员和在押人员的安全。特别是在“构建和谐社会”的大环境下，构建好监狱的安全防体系就显得格外重要。在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。在监狱、看守所这种特殊的场所，保安系统处于一个最为重要的位置，而视频监控则是其中最为重要的环节。国监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或普通数字监控系统。视频监控系统能够使得安保人员实时了解到监狱各个重点区域的人员活动情况及其他事件，并且能够将这些视频信息进行长时间的录像存储保存，方便日后查询。但是普通的视频监控系统也存在不尽如人意的地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息。据有关数据分析，20分钟后监控人员可能错过最多高达95%的画面。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为7*24小时的监控难以保证事件是否存在疏漏。通常监狱的视频监控系统能录制并保存数月的监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析的监控系统却无法做出即时判断，只能成为一个事后取证的工具。本方案的提出旨在利用先进的智能视频分析系统，利用科技手段使得监狱的视频监控系统智能化，充分发挥监狱视频监控系统在整个安防体系的作用，从而为监狱这个高度戒备的场所提供充分可靠的保障。使传统的监控系统从被动变为主动，防患于未然。智能化主要体现在： 1）对事件的发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件的发生，例如重点场所的遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等； 2）即时警报，对发生的突发事件第一事件发出报警，从而有利于安保人员做出快速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等；本方案致力于从整体提升监狱的安防系统级别，所采用的视频分析系统基于澳大利亚iOmniScient Hi-iQ 公司的IQ-Infinity产品，iOmniScient公司具有多项业界领先的国际专利技术，iOmniScient以拥有业口碑和功能广泛独特的智能视频分析系统受到尊敬。IQ系列智能视频分析产品，曾在各的主流安防展上多次获最佳产品奖项。目前IQ系列产品用户超过30,000个。二、方案特征 2.1 智能视频分析系统概述视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）三个阶段的发展演变，现在整个行业正在酝酿视频监控新的革命——智能视频监控。

校园人脸识别系统解决方案

项目背景随着经济的发展，社会开放程度的提高，社会上的一些违法犯罪事件也日渐影响到学校校园。如何建立一个安全的校园环境，保障师生的学习、校园生活安全一直是教育部门、公安部门和社会各界关注的焦点。特别是学校的校园安全建设尤其重要，学校师生均属于安全防卫能力较弱的群体，大部分学生尚未成年，防范意识和自我保护能力比较弱。学校园安全问题，维系着社会的稳定，牵动着家庭的幸福，已成为全社会密切关注的话题，直接影响到和谐社会的建设。据社会调查显示，造成学校安全事故发生的原因，分为校外社会人员的侵害、校园内外舍学生入侵、学生外出活动伤害等等。近年来，随着人脸识别技术、大数据技术的迅猛发展，并在实际应用中逐步成熟，在校园打击预防违法犯罪、校园园内人员管理、校园出入人员管控、智慧一脸通等方面起到了良好的作用。且通过人脸识别可以校园多场景中应用。重庆中科云丛科技有限公司是中国科学院旗下专注于人脸识别等计算机视觉技术的人工智能企业，目前拥有技术人员近1000 人，核心技术人员主要来自于中科院各大研究院全球顶级学府和研究机构。云从科技作为中国科学院战略性先导科技专项的唯一人脸识别团队参与了国内首个人脸识别国家标准起草与制定。项目需求 1. 校园安防人脸识别需求分析通过校园安防人脸识别系统管理门禁，

针对流窜作案、多次作案人员，在校园出入门、周界、路口、重要区域增加人脸识别拍抓摄像机，对嫌疑人员、多次作案人员、兄弟院校嫌疑人员、公安部门通辑人员等建立嫌疑人数据库，对经过完人脸抓拍机人会实时抓拍与嫌疑人、在校师生、学校服务人员等数据库中的人像比对，发现黑名单或非本校师生等人的时候，校园安防人脸识别系统将自动报警。 2. 校园宿舍人脸识别需求分析针对学生宿舍安全管理，以及在校学生夜不归寝，导致学生人身安全.学业.得不到妥善保障的解决方案及建议。在当今充满诱惑物欲横流的社会，充满好奇、缺乏分辨能力、自主意识薄弱的学生最容易学会夜不归寝并且无法自拔，还有甚者引以为荣，逐渐的人数越来越多。从而影响了学业，威胁学生的人身安全。通过校园宿舍人脸识别系统可实现以下功能。大大降低校园被盗事件的发生，往往偷盗事件发生的两个因素，第一是学生防盗意识薄弱，第二是校园硬件设备滞后。而其中一个环节的提高，都会使得偷盗事件发生率的降低。传统的监控设备，起到作用是方便案件发生后的追查。而人脸识别的门禁设备，是把事件的发生制止与未然。把犯罪嫌疑人止于门外。提高安全，解决潜在隐患。因为钥匙、磁卡可复制性，以及流动性强，决定了一旦钥匙丢失、或者传递，便使得宿舍楼处于亚安全状态，无形中增加管理难度。人脸识别系统采用人脸面部验证，不仅仅能确保出入人员的身份，更能记录下出入详细信息。通过设置，还能实现出入人员的管理（例学生在假期间识别无效，赋予假期留校生专门权限）。

消费者购买行为分析(以手机为例)

消费者购买行为分析—以本人购买HTCs710e手机为例一．营销刺激产品： htc不断推出新产品，满足顾客求新需求。开发双核手机。产品外形好看，不爱坏。配置是最受欢迎的安卓系统，年轻人是主要使用群体。缺货刺激营销由于htc受很多人的亲睐，在春节期间购买时，很多型号都缺货，我觉得这应该是种营销刺激。让顾客需求上升，使此品牌手机价格一直维持原有价格，不下降。 3.价格从低到高，价格不等，买足多种层级顾客的需求，不仅适用于学生，也适用于高层消费者。二．影响因素（一）心理因素: 需要因素需要消费者构成：本人，年龄20岁，在读大学生，生活费由家长提供。需要的品种类:手机现如今市场最流行的是手机类型触屏手机，还有适合当今青年人的安卓系统，因此想买一个安卓系统触屏手机。需要的时机与时限：需要发生时间是大二上半学期，持续半年，想在春节促销降价时购买。需要的实现方式：像手机这种较贵重东西，本人愿意去国美大中这种大型的电器商场选购，网上很多都是水货，不可信，售后服务没有保证。购买动机本人属于理智动机，对购买手机这件事上，我会经过充分的分析比较后进行购买，更注重性价比。在购买活动中表现为求实心理。感知选择性注意：由于本人身边的朋友谈论htc手机的很多，它的口碑也很好，所以我常常关注这个型号的手机，上网查看它的报价等。态度的倾向性本人对买手机的态度主要有两个来源。（1）来自本人接触过的手机品牌，我原来的手机是诺基亚的，本品牌在我心中有一定地位，用着也不错，因此这次买手机时也会关注这个品牌。（2）受朋友的影响，周围朋友都是同龄人，很多用的都是htc手机，自己也想他们打听过，反响都不错，并且也尝试使用同学htc手机，觉得很实用，外观也很漂亮，因此这次买手机也会关注本品牌。（二）个人因素: 年龄、性别我是一个20岁的女生，作为年轻人，除了手机的品质，我更注重手机的外形，颜色，功能是否齐全，是否有较高像素的摄像头和wifi上网功能。更偏向于安卓这种易于手机娱乐的系统。职业、文化作为在校大学生，对手机上网的需求很高，随时可以看看新闻，发发微博等。不错的音乐播放功能也能使我们在平时拿起手机听听音乐和英语。经济收入

智能化视频行为分析平台建设方案设计

基于智能视频分析的监控平台建设方案随着国家经济的提高，城市和城市化进程在不断的发展，各种社会矛盾和暴力事件逐渐增多，政府和相关部分对加强城市各地联网型监控系统越来越重视，当前城市和小区监控系统建设使用监控录像存储，事件发生后调取查阅的方式，这种方式在一定程度上满足了社会的需求，但是无法避免事态趋于恶化，在此背景下，具有智能视频行为分析的监控平台建设就显得尤为重要。智能视频技术让安全警卫部门能通过摄像机实时自动“发现警情”并主动“分析”视野中的监视目标，同时判断出这些被监视目标的行为是否存在安全威胁，对已经出现或将要出现的安全威胁，及时向安全防卫人员通过文字信息、声音、快照等发出警报，极大地避免工作人员因倦怠、脱岗等因素造成情况误报和不报，切实提高监控区域的安全防范能力。现有各大监控系统厂商和信息化科技公司都研发出大量的智能视频分析软件，可以分为两大类，基于嵌入式DSP 智能分析系统和基于计算机末端处理的智能分析系统。一．基于嵌入式DSP的处理优点

1、DSP方式可以使得视觉分析技术采用分布式的架构方式。在此方式下，视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），这样，可以有选择的设置系统，让系统只有当报警发生的时候才传输视觉到控制中心或存储中心，相对于计算机末端处理方式，大大节省的网络负担及存储空间。 2、DSP方式下视觉分析单元一般位于视觉采集设备附近（摄像机或编码器），此方式可以使得视觉分析单元直接对原始或最接近原始的图象进行分析，而后端计算机方式，计算机器得到的图象经过网络编码传输后已经丢失了部分信息，因此精确度难免下降。 3、视觉分析是复杂的过程，需要占用大量的系统计算资源，因此计算机方式可以同时进行分析的视觉路数非常有限，而DSP方式没有此限制。二．在对比上述两种处理模式的优缺点基础上，提出基于DSP嵌入式处理和末端计算机处理两种系统结构.

监狱智能视频分析解决方案

监狱智能视频分析解决方案一、方案背景监狱是关押和改造犯罪人员的重要场所，因此安全是首先要保障的因素。安全保障既要保障社会的安全，也要保障狱警人员和在押人员的安全。特别是在“构建和谐社会”的大环境下，构建好监狱的安全防范体系就显得格外重要。在公安、司法部门，在监狱管理工作上，“向科技要警力”已经成为一种趋势。在监狱、看守所这种特殊的场所，保安系统处于一个最为重要的位置，而视频监控则是其中最为重要的环节。国内监狱现多采用模拟闭路电视监控系统，或普通数字监控系统。视频监控系统能够使得安保人员实时了解到监狱内各个重点区域的人员活动情况及其它事件，而且能够将这些视频信息进行长时间的录像存储保存，方便日后查询。可是普通的视频监控系统也存在不尽如人意的地方，其最大弊端是完全依赖于人工监控。由于视频太多而监控人员有限，且长时间盯着监视画面容易疲劳而导致疏忽，监控人员根本无力监看成百上千路摄像头的视频信息。据有关数据分析，20分钟后监控人员可能错过最多高达95%的画面。试想一下，人的监控力度是有限的，而突发事件的发生是不可预见的，仅靠人为7*24小时的监控难以保证事件是否存在疏漏。一般监狱的视频监控系统能录制并保存数月的监控资料，但一旦事件发生时，没有智能分析的监控系统却无法做出即时判断，只能成为一个事后取证的工具。本方案的提出旨在利用先进的智能视频分析系统，利用科技手段使得监狱的视频监控系统智能化，充分发挥监狱视频监控系统在整个安防体系的作

用，从而为监狱这个高度戒备的场所提供充分可靠的保障。使传统的监控系统从被动变为主动，防患于未然。智能化主要体现在： 1）对事件的发生提前做出预警，最大限制地防止突发事件的发生，例如重点场所的遗留物检测、可疑人员人脸识别、游荡检测等； 2）即时警报，对发生的突发事件第一事件发出报警，从而有利于安保人员做出快速反应，例如奔跑检测、人员跌倒检测、重点区域入侵检测等；本方案致力于从整体提升监狱的安防系统级别，所采用的视频分析系统基于澳大利亚 iOmniScient Hi-iQ公司的IQ-Infinity产品，iOmniScient公司具有多项业界领先的国际专利技术，iOmniScient以拥有业内口碑和功能广泛独特的智能视频分析系统受到尊敬。IQ系列智能视频分析产品，曾在各大洲的主流安防展上多次获最佳产品奖项。当前IQ系列产品用户超过30,000个。二、方案特征 2.1 智能视频分析系统概述视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统（网络摄像机和视频服务器）三个阶段的发展演变，现在整个行业正在酝酿视频监控新的革命——智能视频监控。智能视频监控是以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够自动识别不同的物体，发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效的协助安全人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。

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。

人脸识别闸机解决方案

玺瑞（SYRIS）人脸识别闸机解决方案一、人脸识别技术优势分析人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，该技术目前被广泛应用于公安系统、海关系统、安保系统、银行系统等。 1.1人脸识别技术拥有四大优势非接触性人脸验证的过程不需要和设备、终端接触，这与指纹、打卡方式完全不同。体验感强，设备应为不会被频繁触碰，稳定性高，故障率低。自然性

人类识别物体特征第一感知就是通过眼睛的感官传递回大脑，人脸识别技术是利用计算机深度学习人类感官回传大脑的过程，所以人脸识别相较于其他的生物识别技术在使用和体验上更加的自然，且不需要其他物体特征，不会发生丢失、被复制等问题。识别速度快精度高由于计算机技术的发展，在固定样本库对比下，人脸识别速度已经可以提升至0.3秒/人次，且不同角度、佩戴眼镜、化妆等改变面貌的行为也可以通过调整人脸识别算法来修正比对数据。人脸已经成为大数据时代重要数据源通过大量区域内人脸识别、比对，利用大数据分析、挖掘等技术，可以完全掌握特定对象的行为轨迹或特定人群的活动范围，过程中不需要人工干预，完全交由云计算、大数据系统来处理。技术的发展和成熟，使得人脸识别成为了人工智能时代最热门的技术门类和方向，推动各行各业应用人脸识别技术，用机器替代人工，极大程度改善和推动社会化行为中的效率和安全性。 1.2人脸识别门禁应用的优势采用人脸识别门禁，相较于其他识别方式，具有以下几点优势：无需接触识别设备自然步态及速度解放双手无需特意配合丢失、忘带识别卡的情况不再发生

消费者购买行为分析案例

某产品市场消费者行为分析 1、研究消费者购买行为的完整过程一般包括以下7个问题（6W1H）：什么人构成购买市场?（Who）购买者(Occupants) 消费者需要购买什么？（What）购买对象(Objects) 消费者为什么要购买？（Why）购买目的(Objectives) 是谁在进行购买行为？（Who）购买组织(Organizations) 在什么地方购买？（Where）购买地点(Outlets) 在什么时间购买？（When）购买时间(Occasions) 用什么方式购买？（How）购买方式(Operations) 上述7个问题都包含以英文字母O开头的关键词，西方市场营销学家将这些决策归纳为研究消费者市场的“7O”研究法。营销人员在制定消费者市场的营销组合之前，必须先研究消费者购买行为。例如，某照相机厂生产和销售照相机，营销人员必须仔细分析以下问题：照相机的市场由那些人构成？目前消费者市场需要什么样的照相机？消费者为什么购买这种照相机？那些人会参与这种照相机的购买？消费者在哪些地方购买这种照相机？消费者在什么时候购买这种照相机？消费者怎样购买这种照相机？ 2、影响购买决策的因素 3、参与购买决策的人 4、购买决策类型 5、购买决策过程

非处方药市场消费者行为分析随着新的医疗保险办法的实施，药品分类管理办法的出台，非处方药品目录的公布，病人自主治疗意愿的增加，大量零售药店出现了，消费者从公开渠道及充足货源里购买非处方药物的机会大大增加，药品零售额快速增长，非处方药市场充满机遇。越来越多的制药企业进入零售市场，希望通过广告和促销，建立自己的非处方药品牌，获得经济效益。在这一领域获得成功的关键是公司直接向消费者进行营销的能力，即制定有效的非处方药市场营销策略并付诸实施的能力而市场营销策略的制定，必须建立在研究消费者市场和消费者行为的基础之上。消费者市场需要研究：谁是购买者；购买对象；购买目的；购买行为；购买时间和购买地点。购买者行为需要研究：购买者行为受哪些因素影响？消费者是怎样做出决策的？典型的购买过程一、非处方药消费者市场（OTC是Over The Counter的缩写，在医药行业术语中特指非处方药）OTC消费者市场要研究的内容包括： 1、非处方药的购买者是谁？(什么样的人构成某产品的购买市场？) OTC药品的概念和特点决定了OTC药品的购买者是：成年人；有一定的疾病判断能力，能较为准确的判断病的类别和病情严重程度，有一定的药品使用经验；在经济上有一定的来源，可以自主支配药品费用；文化程度高的人和医疗保健意识更强的人；工作节奏快的人 2、该市场顾客购买什么样的OTC药品？（目前消费者市场需要什