反恐背景下的信息技术革新研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘钊 著

图书标签:

• 反恐
• 信息技术
• 情报分析
• 网络安全
• 数据挖掘
• 人工智能
• 国家安全
• 战略研究
• 科技创新
• 公共安全

出版社： 时事出版社

ISBN：9787519501068

版次：1

商品编码：12178305

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：轻型纸

内容简介

　　随着全球反恐形势的不断加剧和以自动驾驶为主要代表的新交通系统的兴起，选择视频序列中的行人作为主要视觉对象的行人检测和跟踪是智能安防、智能交通、自动化等系统中的一项关键技术。本书从行人目标的稀疏特性着手，从有效描述行人目标的特征、增强外观模型的区分度和对行人形态变化进行部件建模等方面进行了深入研究，利用深度学习等新方法，提出了用于行人检测的深度通道特征、多类别判别式字典学习方法和基于多分量可变形部件模型的行人跟踪方法。

作者简介

　　刘钊，男，1981年生，博士，讲师，中共党员。现就职于中国人民公安大学，任网络空间安全与法制协同创新中心研究员。2006年毕业于比利时鲁汶大学，获生物信息学硕士学位；2017年毕业于北京理工大学，获计算机应用技术博士学位。在国际刊物和会议发表数篇论文，主要研究方向为人工智能、模式识别和计算机视觉。

目录

第一章行人检测与行人跟踪研究现状

第二章基于深度通道特征的行人检测

第三章基于字典学习的行人跟踪方法

第四章基于多分量可变部件模型的行人跟踪

第五章结论与展望

精彩书摘

　　第一节研究的目的和意义

　　视觉目标检测（VisualObjectDetection），是根据目标的特征，利用最优化、机器学习等技术，检测出图像中目标所在的位置。视觉目标跟踪（VisualObjectTracking），是在图像序列中，根据视频信息的空间关联性和时间相关性等信息，逐帧估计出目标所在的位置。目标可以是单一确定的，也可以是多个或者一类相同或者相似的目标。目标检测和目标跟踪得到目标参数，如目标的位置、外观、运动规律等，是计算机视觉应用中最重要的底层信息之一，其准确性和时效性决定了智能视频系统各种功能的实现。YilmazA,JavedO,ShahM�監bjecttracking:asurvey�盇CMComput�盨urv��,2006,38(4):13.

　　随着全球反恐形势的不断加剧和以自动驾驶为主要代表的新交通系统的兴起，选择视频序列中的行人作为主要视觉对象的行人检测和跟踪（PedestrianDetectionandTracking），是智能安防、智能交通、自动化等系统中的一项关键技术。有效的行人检测和跟踪方法对推动计算机视觉、人工智能、模式识别等领域的发展有重要意义，对于减少人力成本、避免交通事故、防范恐怖袭击、打击犯罪等也具有广泛的应用前景。

　　第一章行人检测与行人跟踪研究现状|0||0|反恐背景下的信息技术革新研究：以视频序列中的行人检测与跟踪为例◆第二节国内外研究现状和发展趋势◆

　　行人检测算法主要包含行人表现建模和目标定位两部分。其中表现建模主要描述行人的视觉特征，如颜色、纹理、部件等，以及如何度量视觉特征之间的相似度和区分度；目标定位主要通过分类器等对行人所在的位置进行标定。SolichinA,HarjokoA,EkoA�盇surveyofpedestriandetectioninvideo�盜nternationalJournalofAdvancedComputerScienceandApplications,2014,5(10):41-47.

　　行人跟踪算法主要包含目标初始化、表现建模、运动描述和目标定位四部分。其中，目标初始化采用手工标注或自动检测算法确定行人的初始跟踪位置；表现建模同样描述行人的视觉特征，如颜色、纹理、部件等，以及如何度量视觉特征之间的相似度和区分度；运动描述采用某种运动估计策略如线性回归、EllisL,DowsonN,MatasJ,etal�盠inearregressionandadaptiveappearancemodelsforfastsimultaneousmodellingandtracking�盜nternationalJournalofComputerVision,2011,95(2):154-179.粒子滤波IsardM,BlakeA�盋ondensation-conditionaldensitypropagationforvisualtracking�盜nternationaljournalofcomputervision,1998,29(1):5-28.等对目标的运动进行估算，推断目标可能的位置；目标定位在目标可能的位置上，利用最优化策略等确定目标最终跟踪位置，实现跟踪。

　　影响行人目标检测和跟踪精度的因素有很多，主要可分为三大类：首先，是目标外观的动态变化，一般由目标外形变化、目标或摄像机观测角度变化、目标所在的场景变化等引起;其次，是遮挡问题，一般是目标被场景中的其他可见目标或背景局部或全部的短时间遮挡，造成目标在视频序列中的短时间不可见，或目标在图像中的形态不完整;最后，相似目标、复杂背景等因素容易造成漏检、错检或者错误跟踪。此外，目标检测与目标跟踪的复杂性，特别是以行人为目标时需要考虑的影响因素更制约着目标跟踪和检测算法的效率。表1—1列出了影响目标跟踪与检测的8个主要因素。

　　表1—1影响目标检测与跟踪算法的主要因素

　　影响因素具体描述IlluminationVariation光照变化ScaleVariation尺度变化Deformation非刚性形变Rotation:In�睵lane同一平面内旋转Rotation:Out�睵lane不同平面内旋转BackgroundClusters背景与目标颜色或纹理等一致Occlusion目标被部分或者完全遮挡Out�瞣f�瞯iew超出视野范围

　　为了克服相关不利因素，目标检测和跟踪领域一直在不断研究新的方法和技术。BenensonR,OmranM,HosangJ,etal�盩enyearsofpedestriandetection,whathavewelearned?�盠ectureNotesinComputerScience(includingsubseriesLectureNotesinArtificialIntelligenceandLectureNotesinBioinformatics)��2015,8926:613-627.HwangS,ParkJ,KimN,etal�盡ultispectralpedestriandetection:Benchmarkdatasetandbaseline�盤roceedingsoftheIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition��2015,07-12-June:1037-1045.ArthurD�盋,SergiuN�盨emanticchannelsforfastpedestriandetection��2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2016:2360-2368.其中，检测算法从早期的Haar/Adaboost、HOG/SVM等基于特征和分类器的方法发展起来，近期主要形成了基于可变形部件模型的行人检测、基于神经网络的检测和基于特征融合的检测。目标跟踪算法从最早的基于目标灰度跟踪，到单纯利用目标特征进行跟踪的算法，再到特征提取与机器学习相结合的跟踪算法，近期又利用稀疏编码技术对目标表现进行建模。所有算法的最终目标都是在有限的计算资源前提下，对目标进行准确的检测和跟踪。本书通过对大量目标跟踪和检测文献的综述，对目标检测算法和跟踪算法采用的各种技术、研究现状进行总结，并对其发展趋势进行分析。

　　一、行人检测研究现状

　　行人检测技术是指计算机在一张图像或视频系列里标示出行人区域的位置、行人区域所占大小并给出一定的置信度。行人检测得到了广泛而深入的研究：从早期的基于HOG/SVM的行人检测DalalN,TriggsB�盚istogramsoforientedgradientsforhumandetection�盤roceedings-2005IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,CVPR2005��2005,I:886-893.到近期的基于行人外观恒定性和形状对称性（AppearanceConstancyandShapeSymmetry）CaoJ,PangY,LiX�盤edestriandetectioninspiredbyappearanceconstancyandshapesymmetry��2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2016:1316-1324.的行人检测算法，对行人检测算法的研究主要集中在寻找可以提供更高区分度的外观表现方式和更好的分类器上。BenensonR,OmranM,HosangJ,etal�盩enyearsofpedestriandetection,whathavewelearned?�盠ectureNotesinComputerScience(includingsubseriesLectureNotesinArtificialIntelligenceandLectureNotesinBioinformatics)��2015,8926:613-627.

　　（一）基于HOG/SVM的行人检测

　　早期比较出名的行人检测算法是达拉尔（Dalal）和瑞格期（Triggs）DalalN,TriggsB�盚istogramsoforientedgradientsforhumandetection�盤roceedings-2005IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,CVPR2005��2005,I:886-893.提出的基于HistogramsofOrientedGradients（HOG）和SVM的行人检测及相关的衍生算法。与SIFT类似，HOG也对方向梯度进行累计。与SIFT描述单个兴趣点不同的是，HOG将图像分成联通的细胞单元（cell），采集细胞单元中像素点的梯度方向直方图，把直方图组合起来，形成关于区域的方向梯度信息。基于HOG/SVM的行人检测的主要算法步骤包括：首先，提取正负行人样本的HOG特征，并训练一个SVM分类器，生成初步的检测器；其次，利用训练出的检测器检测负样本，从中得到难例(HardExample)；将难例的HOG特征和最初的特征一起投入SVM训练，得到最终检测器。图1—1汇总了HOG特征提取和基于HOG和SVM的行人检测的过程。图1—1HOG提取过程和基于HOG和SVM的行人检测

　　图1—2为HOG特征在行人边缘信息上的表现：1�蔽�训练样本的平均梯度图;2�蔽�区域内正SVM最大权重;3�蔽�区域内负SVM最大权重;4�蔽�测试样本;5�蔽�计算得到的R-HOG描述子，（f，g）为正负SVM分别加权后的R-HOG算子。

　　图1—2HOG特征描述行人边缘信息

　　HOG特征的提出在行人目标跟踪和检测中具有重要作用。HOG特征和SVM结合的行人检测算法提出后，许多相应的衍生算法围绕HOG和分类器结合这一思路，对行人检测进一步地提高和发展。

　　……

《数字时代的守望者：信息技术如何重塑国家安全》 在瞬息万变的现代世界，信息技术的发展如同奔腾的洪流，以令人目眩的速度改变着我们生活的方方面面，也深刻地重塑着国家安全的面貌。从前，国家安全的概念更多地与边境的铁丝网、军队的演习以及外交的斡旋紧密相连；而今，信息的流动、数据的战场、网络的攻防，已经成为影响国家生存与发展的核心要素。本书《数字时代的守望者：信息技术如何重塑国家安全》正是聚焦于这一关键议题，深入剖析信息技术革新在构建、挑战以及重塑国家安全体系中所扮演的复杂而关键的角色。 本书并非仅仅罗列技术名词，而是力求展现信息技术革新与国家安全之间千丝万缕的联系，以及由此催生的深刻变革。我们将从宏观视角出发，审视信息技术发展的大趋势，包括但不限于人工智能、大数据分析、云计算、物联网、5G通信、区块链等前沿技术的崛起，以及它们如何以前所未有的力量渗透到国家安全的各个层面。 第一章：信息技术浪潮下的国家安全新图景 本章将首先勾勒出信息技术浪潮如何颠覆了传统国家安全的概念。我们将探讨数字鸿沟、信息不对称如何成为新的地缘政治考量；网络空间如何从一个技术领域演变为主权领土的延伸，成为国家竞争与合作的新舞台。我们将分析，随着信息技术的普及，信息传播的速度与广度呈指数级增长，这既为国家治理提供了新的工具，也带来了前所未有的挑战，例如虚假信息的泛滥、网络谣言的传播如何影响社会稳定与公众认知。 第二章：人工智能：从辅助决策到战略前沿 人工智能（AI）作为当前最具颠覆性的技术之一，其在国家安全领域的应用是本书着重探讨的重点。本章将深入分析AI在情报分析、威胁预测、态势感知等方面的潜力。我们将讨论AI如何通过海量数据的深度学习，识别隐藏的模式和关联，从而帮助决策者更准确地评估潜在风险，并制定更具前瞻性的应对策略。同时，我们也会审视AI在军事领域的应用，例如自主武器系统、战场指挥与控制的智能化，以及由此引发的伦理困境与国际规范的挑战。此外，AI在网络安全攻防中的双重作用也将被详细解读，它既是防御的利器，也是攻击的尖端。 第三章：大数据与云计算：构建智能化的国家安全体系 大数据分析技术为我们提供了一种全新的视角来理解和应对复杂的安全威胁。本章将阐释大数据如何帮助国家安全部门整合来自不同渠道的海量信息，包括公开信息、传感器数据、社交媒体活动等，并从中提取有价值的洞察。我们将探讨大数据分析在反恐、打击跨国犯罪、边境管控、公共卫生监测等领域的实际应用案例。同时，云计算作为承载和处理这些海量数据的关键基础设施，其安全性和可靠性直接关系到国家安全体系的稳定。本章将分析云计算带来的效率提升、资源共享优势，以及在云环境下保障数据安全、防止数据泄露的挑战。 第四章：物联网与5G：连接万物，也连接风险 物联网（IoT）的蓬勃发展正将物理世界与数字世界深度融合，从智能家居到智慧城市，再到工业互联网，连接的设备数量呈爆炸式增长。本章将分析物联网如何改变国家安全的面貌，例如通过部署传感器网络实现对基础设施、关键区域的实时监控；通过智能交通系统提升应急响应效率；以及在灾害预警和管理中发挥重要作用。然而，海量连接的设备也意味着更大的攻击面。本章将重点关注物联网安全面临的严峻挑战，如设备漏洞、数据隐私泄露、以及潜在的拒绝服务攻击（DDoS）如何影响关键基础设施的运行，甚至威胁国家安全。5G通信技术的高带宽、低延迟特性将进一步加速物联网的发展，并为网络安全带来新的机遇与挑战。 第五章：网络空间：看不见的战场与无声的战争 网络空间已成为国家安全的新维度，网络攻击、网络间谍、网络战等概念深入人心。本章将深入探讨网络安全作为国家安全核心组成部分的演变。我们将分析国家行为体、非国家行为体如何利用网络空间进行情报收集、破坏敌对国家关键基础设施、干预选举、传播意识形态宣传等活动。本章还将详细解读网络安全防御策略，包括网络边界防护、入侵检测与防御系统（IDS/IPS）、数据加密、安全审计等。同时，我们也会探讨网络空间国际规则的构建、网络犯罪的国际合作以及提升国家网络韧性的重要性。 第六章：数字主权与国家安全：在开放与封闭之间寻找平衡 信息技术的发展模糊了国家边界，但也引发了关于数字主权的新一轮讨论。本章将探讨“数字主权”的概念，即一个国家对其境内数字空间和数字数据的控制权。我们将分析各国在维护数字主权方面采取的不同策略，包括数据本地化、网络审查、以及对外国科技巨头的监管。这些策略如何在保护国家安全、公民隐私的同时，与全球信息自由流动的原则产生张力，是本章要深入探讨的核心议题。同时，我们将分析在数字时代，国家如何平衡开放的全球信息环境与维护自身国家利益之间的复杂关系。 第七章：信息技术革新下的国家安全挑战与应对策略 在本章的最后，我们将对前几章的论述进行总结，并提出信息技术革新给国家安全带来的系统性挑战。这些挑战包括技术快速迭代带来的适应性难题、人才短缺、法律法规滞后、以及国际合作的复杂性。我们将探讨国家如何通过加强信息技术研发投入、培养专业人才、完善法律法规体系、深化国际合作、构建多层次的网络安全防御体系等综合性措施，来应对这些挑战，并提升国家在数字时代的整体安全水平。 《数字时代的守望者：信息技术如何重塑国家安全》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，理解信息技术革新与国家安全之间错综复杂的关系。本书不仅是对当下信息技术发展趋势的梳理，更是对未来国家安全战略走向的深刻思考，为决策者、研究者以及关心国家安全的公众提供宝贵的参考。我们相信，唯有深刻理解并有效驾驭信息技术的力量，才能在数字时代的浪潮中，构筑起坚不可摧的国家安全屏障。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我联想到近些年新闻中经常出现的各种与反恐相关的信息技术应用案例，比如利用社交媒体追踪极端分子，利用无人机进行侦察，以及利用加密通信技术阻断恐怖组织的联络。我希望这本书能提供一个系统性的梳理和深入的分析，不仅仅是罗列技术，更要探讨这些技术在实际反恐行动中的有效性、局限性以及潜在的风险。特别是关于数据隐私和公民自由与国家安全之间的平衡，这是一个非常棘手的问题，也是信息技术在反恐领域应用时绕不开的伦理困境。不知道书中是否会触及到这些深层次的探讨，或者提出一些具有建设性的解决方案，这对于制定合理有效的反恐政策至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书我还没来得及细读，只是大概翻阅了一下目录和引言，但光是标题就足够吸引我了。“反恐背景下的信息技术革新研究”——这个题目触及了一个极其重要且敏感的领域。在当下全球安全形势日益严峻的背景下，恐怖主义的威胁无处不在，而信息技术作为现代社会的核心驱动力，其在应对和打击恐怖主义中的作用不言而喻。我非常好奇作者是如何将这两者联系起来的，是侧重于信息技术如何被恐怖分子利用，还是信息技术如何成为反恐的利器？比如，大数据分析在情报搜集和预警方面的应用，人工智能在人脸识别、行为分析等方面的突破，以及网络安全技术在防御网络攻击、切断恐怖分子资金来源方面的作用，这些都是我非常期待在书中找到答案的方面。同时，我也希望能看到书中对信息技术在法律、伦理以及国际合作等方面带来的挑战进行探讨，这对于理解这一复杂议题至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题给我一种非常严肃和专业的感觉，让我期待它能够提供对信息技术在反恐领域应用的深刻洞察。我猜想书中会详细介绍各种信息技术，例如人工智能、大数据分析、物联网、5G通信等等，是如何被转化为反恐的有力武器的。例如，AI在风险评估和早期预警中的作用，大数据分析如何帮助识别潜在的恐怖分子及其活动模式，物联网设备如何用于监控和追踪，以及5G通信如何支持实时数据传输和协同作战。同时，我也希望书中能够探讨信息技术在反恐领域的“双刃剑”效应，即技术进步在为反恐提供便利的同时，也可能被恐怖分子所利用，从而带来新的挑战。不知道作者是否对这些潜在的风险进行了深入的剖析，并提出了相应的应对策略。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一反应就是它一定会包含大量关于新兴技术如何被应用于维护国家安全的信息。我非常好奇书中是否有关于“暗网”和“深度伪造”（Deepfake）等新兴技术对反恐带来的挑战的深入分析。这些技术往往难以追踪，并且可能被用于传播虚假信息、煽动仇恨，甚至策划恐怖袭击。不知道作者是否探讨了如何利用先进的信息技术来对抗这些新兴威胁，例如利用AI进行虚假信息检测，或者开发更强大的网络安全工具来追踪和打击暗网上的犯罪活动。此外，我也对书中关于国际合作在信息技术反恐方面的重要性有所期待，毕竟恐怖主义是跨国界的问题，信息技术的应用也需要跨越国界，实现数据和情报的有效共享。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常朴实，没有花哨的图饰，只有清晰的书名和作者信息，这让我觉得作者一定是对内容本身有着极大的信心。我尤其关注书中关于“革新”这个词的解读。信息技术日新月异，反恐的手段也必须随之进化，否则就容易陷入被动。不知道书中是否有对近年来出现的一些前沿技术，例如区块链在身份认证和资金追踪方面的潜力，或者量子计算在密码破解和信息加密方面的突破，在反恐领域的应用前景进行深入的分析。而且，反恐不仅仅是技术层面的对抗，更涉及到战略、策略以及人性的博弈。我很好奇作者是如何将信息技术革新置于宏观的反恐战略框架之下进行审视的，是否提到了技术发展对恐怖组织结构、运作模式以及宣传方式产生的影响，以及如何通过信息技术革新来优化情报共享、协同作战等反恐机制。