視覺(jué)群體感知技術(shù)（Visual Crowd Sensing,VCS）是一種新型的應(yīng)用范式,它可以在廣大移動(dòng)智能手機(jī)用戶(hù)的協(xié)助下完成大規(guī)模的視覺(jué)數(shù)據(jù)采集和挖掘任務(wù),是一種非常有應(yīng)用前景的技術(shù)。VCS應(yīng)用的關(guān)鍵過(guò)程是協(xié)調(diào)用戶(hù)感知視覺(jué)數(shù)據(jù),如圖片或視頻,然后上傳至云端。但是,用戶(hù)在拍照或者錄制視頻的過(guò)程中,可能會(huì)無(wú)意中將他人的隱私信息拍攝入內(nèi),導(dǎo)致無(wú)意中侵犯他人隱私。該問(wèn)題會(huì)嚴(yán)重阻礙VCS技術(shù)的發(fā)展,我們亟需一種視覺(jué)隱私保護(hù)方法來(lái)解決該問(wèn)題。然而,目前國(guó)內(nèi)外還沒(méi)有針對(duì)VCS應(yīng)用的視覺(jué)隱私保護(hù)方法,本文的工作彌補(bǔ)了這一方面的不足。本文首次提出一種支持視覺(jué)隱私保護(hù)的VCS應(yīng)用框架,能夠有效的解決VCS應(yīng)用中的視覺(jué)隱私安全問(wèn)題。與傳統(tǒng)VCS框架相比,本文引入了視覺(jué)隱私保護(hù)機(jī)制,通過(guò)實(shí)時(shí)檢測(cè)圖片或者視頻中的隱私目標(biāo)然后將其消除,實(shí)現(xiàn)VCS應(yīng)用的視覺(jué)隱私保護(hù)。為了檢測(cè)圖像中的隱私目標(biāo),本文設(shè)計(jì)了一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)模型,該模型在使用隱私標(biāo)注圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,可以實(shí)時(shí)檢測(cè)出圖像或者視頻中的隱私目標(biāo)。另外,隨著隱私目標(biāo)的增多,隱私檢測(cè)模型需要不斷進(jìn)行模型更新。使用傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練方法更新模型時(shí),... 

【文章來(lái)源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

MCS應(yīng)用架構(gòu)圖

分配到合適的感知參與者手中；感知參與者會(huì)根據(jù)任務(wù)需求，利用手中的攝像設(shè)備采集圖像或者視頻，攜同其它一些額外必要信息，經(jīng)過(guò)處理后，上傳至服務(wù)平臺(tái)；服務(wù)平臺(tái)對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理，例如數(shù)據(jù)聚合、過(guò)濾和選擇等操作，最后將數(shù)據(jù)集合反饋至任務(wù)發(fā)布者，又或者是選擇將數(shù)據(jù)集發(fā)布，提供數(shù)據(jù)請(qǐng)求者查詢(xún)使用。通過(guò)利用該應(yīng)用模型，研究者設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)出了許多非常有趣和實(shí)用的應(yīng)用，例如將 VSC 應(yīng)用于觀察河流和小溪的水質(zhì)的 CreekWatch[9]，該應(yīng)用請(qǐng)求智能手機(jī)用戶(hù)協(xié)助拍攝附近的河流和小溪的水質(zhì)情況并上傳，可以有效幫助地質(zhì)學(xué)家或者環(huán)保機(jī)構(gòu)完成一些調(diào)研工作；或者是將VCS 用于監(jiān)控城市垃圾分布情況的 GarbageWatch[10]，還有PhotoNet[11]，PhotoCity[12]，WreckWatch[13]，F(xiàn)lierMeet[14]以及 Mediascope[15]等等。另外，近年來(lái)，人工智能技術(shù)得到了飛速的發(fā)展，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割甚至是圖像描述（ImageCaptioning）技術(shù)均有了突破性的研究進(jìn)展，利用人工智能技術(shù)將可以實(shí)現(xiàn)更加自動(dòng)化、智能化地分析和處理視覺(jué)數(shù)據(jù)，VCS 技術(shù)結(jié)合人工智能技術(shù)，將會(huì)是一個(gè)非常有意義的研究?jī)?nèi)容，相信會(huì)為 VCS 的研究帶來(lái)新的活力。

它天然的也存在 MCS 應(yīng)用下的隱私安全問(wèn)題，例如任務(wù)發(fā)布者因?yàn)榘l(fā)布某項(xiàng)特定任務(wù)可能導(dǎo)致自身的隱私信息泄露、感知參與者在執(zhí)行感知任務(wù)過(guò)程中可能導(dǎo)致個(gè)人隱私信息泄露以及數(shù)據(jù)請(qǐng)求者在查詢(xún)過(guò)程中，由于查詢(xún)內(nèi)容的泄露也會(huì)導(dǎo)致隱私信息泄露，具體情況如圖 1-3 所示。綜述文章[16，17]也對(duì) MCS 應(yīng)用下的隱私安全問(wèn)題進(jìn)行了非常詳細(xì)的探討，針對(duì)這些隱私安全問(wèn)題，研究者們已經(jīng)提出來(lái)非常多有效的解決方案，因此，本文對(duì)這部分的隱私安全威脅問(wèn)題將不再進(jìn)行過(guò)多的探討。相較而言，本文更加關(guān)心的是 VCS 應(yīng)用所特有的視覺(jué)隱私安全問(wèn)題。VCS 技術(shù)與 MCS 技術(shù)不同的是，VCS 技術(shù)更加注重的是視覺(jué)數(shù)據(jù)的感知，感知數(shù)據(jù)的形式也主要以圖像和視頻為主，這就導(dǎo)致 VCS 應(yīng)用容易引入一個(gè)額外的隱私安全隱患，感知參與者可能在采集圖像或者視頻的過(guò)程中，無(wú)意間把 “旁人”的隱私信息也拍攝入內(nèi)，導(dǎo)致侵犯了他人的隱私安全�！芭匀恕钡碾[私安全問(wèn)題主要是一種視覺(jué)隱私安全問(wèn)題，該問(wèn)題是 VCS 應(yīng)用相對(duì)MCS 所特有的安全威脅問(wèn)題，且無(wú)法避免。文獻(xiàn)[1,16]中均對(duì)視覺(jué)隱私問(wèn)題有相應(yīng)的提及，該問(wèn)題也是本文著重希望解決的問(wèn)題。


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