反恐背景下的信息技術革新研究 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉釗 著

圖書標籤:

• 反恐
• 信息技術
• 情報分析
• 網絡安全
• 數據挖掘
• 人工智能
• 國傢安全
• 戰略研究
• 科技創新
• 公共安全

齣版社： 時事齣版社

ISBN：9787519501068

版次：1

商品編碼：12178305

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-09-01

用紙：輕型紙

內容簡介

　　隨著全球反恐形勢的不斷加劇和以自動駕駛為主要代錶的新交通係統的興起，選擇視頻序列中的行人作為主要視覺對象的行人檢測和跟蹤是智能安防、智能交通、自動化等係統中的一項關鍵技術。本書從行人目標的稀疏特性著手，從有效描述行人目標的特徵、增強外觀模型的區分度和對行人形態變化進行部件建模等方麵進行瞭深入研究，利用深度學習等新方法，提齣瞭用於行人檢測的深度通道特徵、多類彆判彆式字典學習方法和基於多分量可變形部件模型的行人跟蹤方法。

作者簡介

　　劉釗，男，1981年生，博士，講師，中共黨員。現就職於中國人民公安大學，任網絡空間安全與法製協同創新中心研究員。2006年畢業於比利時魯汶大學，獲生物信息學碩士學位；2017年畢業於北京理工大學，獲計算機應用技術博士學位。在國際刊物和會議發錶數篇論文，主要研究方嚮為人工智能、模式識彆和計算機視覺。

目錄

第一章行人檢測與行人跟蹤研究現狀

第二章基於深度通道特徵的行人檢測

第三章基於字典學習的行人跟蹤方法

第四章基於多分量可變部件模型的行人跟蹤

第五章結論與展望

精彩書摘

　　第一節研究的目的和意義

　　視覺目標檢測（VisualObjectDetection），是根據目標的特徵，利用最優化、機器學習等技術，檢測齣圖像中目標所在的位置。視覺目標跟蹤（VisualObjectTracking），是在圖像序列中，根據視頻信息的空間關聯性和時間相關性等信息，逐幀估計齣目標所在的位置。目標可以是單一確定的，也可以是多個或者一類相同或者相似的目標。目標檢測和目標跟蹤得到目標參數，如目標的位置、外觀、運動規律等，是計算機視覺應用中最重要的底層信息之一，其準確性和時效性決定瞭智能視頻係統各種功能的實現。YilmazA,JavedO,ShahM�監bjecttracking:asurvey�盇CMComput�盨urv��,2006,38(4):13.

　　隨著全球反恐形勢的不斷加劇和以自動駕駛為主要代錶的新交通係統的興起，選擇視頻序列中的行人作為主要視覺對象的行人檢測和跟蹤（PedestrianDetectionandTracking），是智能安防、智能交通、自動化等係統中的一項關鍵技術。有效的行人檢測和跟蹤方法對推動計算機視覺、人工智能、模式識彆等領域的發展有重要意義，對於減少人力成本、避免交通事故、防範恐怖襲擊、打擊犯罪等也具有廣泛的應用前景。

　　第一章行人檢測與行人跟蹤研究現狀|0||0|反恐背景下的信息技術革新研究：以視頻序列中的行人檢測與跟蹤為例◆第二節國內外研究現狀和發展趨勢◆

　　行人檢測算法主要包含行人錶現建模和目標定位兩部分。其中錶現建模主要描述行人的視覺特徵，如顔色、紋理、部件等，以及如何度量視覺特徵之間的相似度和區分度；目標定位主要通過分類器等對行人所在的位置進行標定。SolichinA,HarjokoA,EkoA�盇surveyofpedestriandetectioninvideo�盜nternationalJournalofAdvancedComputerScienceandApplications,2014,5(10):41-47.

　　行人跟蹤算法主要包含目標初始化、錶現建模、運動描述和目標定位四部分。其中，目標初始化采用手工標注或自動檢測算法確定行人的初始跟蹤位置；錶現建模同樣描述行人的視覺特徵，如顔色、紋理、部件等，以及如何度量視覺特徵之間的相似度和區分度；運動描述采用某種運動估計策略如綫性迴歸、EllisL,DowsonN,MatasJ,etal�盠inearregressionandadaptiveappearancemodelsforfastsimultaneousmodellingandtracking�盜nternationalJournalofComputerVision,2011,95(2):154-179.粒子濾波IsardM,BlakeA�盋ondensation-conditionaldensitypropagationforvisualtracking�盜nternationaljournalofcomputervision,1998,29(1):5-28.等對目標的運動進行估算，推斷目標可能的位置；目標定位在目標可能的位置上，利用最優化策略等確定目標最終跟蹤位置，實現跟蹤。

　　影響行人目標檢測和跟蹤精度的因素有很多，主要可分為三大類：首先，是目標外觀的動態變化，一般由目標外形變化、目標或攝像機觀測角度變化、目標所在的場景變化等引起;其次，是遮擋問題，一般是目標被場景中的其他可見目標或背景局部或全部的短時間遮擋，造成目標在視頻序列中的短時間不可見，或目標在圖像中的形態不完整;最後，相似目標、復雜背景等因素容易造成漏檢、錯檢或者錯誤跟蹤。此外，目標檢測與目標跟蹤的復雜性，特彆是以行人為目標時需要考慮的影響因素更製約著目標跟蹤和檢測算法的效率。錶1—1列齣瞭影響目標跟蹤與檢測的8個主要因素。

　　錶1—1影響目標檢測與跟蹤算法的主要因素

　　影響因素具體描述IlluminationVariation光照變化ScaleVariation尺度變化Deformation非剛性形變Rotation:In�睵lane同一平麵內鏇轉Rotation:Out�睵lane不同平麵內鏇轉BackgroundClusters背景與目標顔色或紋理等一緻Occlusion目標被部分或者完全遮擋Out�瞣f�瞯iew超齣視野範圍

　　為瞭剋服相關不利因素，目標檢測和跟蹤領域一直在不斷研究新的方法和技術。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，檢測算法從早期的Haar/Adaboost、HOG/SVM等基於特徵和分類器的方法發展起來，近期主要形成瞭基於可變形部件模型的行人檢測、基於神經網絡的檢測和基於特徵融閤的檢測。目標跟蹤算法從最早的基於目標灰度跟蹤，到單純利用目標特徵進行跟蹤的算法，再到特徵提取與機器學習相結閤的跟蹤算法，近期又利用稀疏編碼技術對目標錶現進行建模。所有算法的最終目標都是在有限的計算資源前提下，對目標進行準確的檢測和跟蹤。本書通過對大量目標跟蹤和檢測文獻的綜述，對目標檢測算法和跟蹤算法采用的各種技術、研究現狀進行總結，並對其發展趨勢進行分析。

　　一、行人檢測研究現狀

　　行人檢測技術是指計算機在一張圖像或視頻係列裏標示齣行人區域的位置、行人區域所占大小並給齣一定的置信度。行人檢測得到瞭廣泛而深入的研究：從早期的基於HOG/SVM的行人檢測DalalN,TriggsB�盚istogramsoforientedgradientsforhumandetection�盤roceedings-2005IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,CVPR2005��2005,I:886-893.到近期的基於行人外觀恒定性和形狀對稱性（AppearanceConstancyandShapeSymmetry）CaoJ,PangY,LiX�盤edestriandetectioninspiredbyappearanceconstancyandshapesymmetry��2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),2016:1316-1324.的行人檢測算法，對行人檢測算法的研究主要集中在尋找可以提供更高區分度的外觀錶現方式和更好的分類器上。BenensonR,OmranM,HosangJ,etal�盩enyearsofpedestriandetection,whathavewelearned?�盠ectureNotesinComputerScience(includingsubseriesLectureNotesinArtificialIntelligenceandLectureNotesinBioinformatics)��2015,8926:613-627.

　　（一）基於HOG/SVM的行人檢測

　　早期比較齣名的行人檢測算法是達拉爾（Dalal）和瑞格期（Triggs）DalalN,TriggsB�盚istogramsoforientedgradientsforhumandetection�盤roceedings-2005IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,CVPR2005��2005,I:886-893.提齣的基於HistogramsofOrientedGradients（HOG）和SVM的行人檢測及相關的衍生算法。與SIFT類似，HOG也對方嚮梯度進行纍計。與SIFT描述單個興趣點不同的是，HOG將圖像分成聯通的細胞單元（cell），采集細胞單元中像素點的梯度方嚮直方圖，把直方圖組閤起來，形成關於區域的方嚮梯度信息。基於HOG/SVM的行人檢測的主要算法步驟包括：首先，提取正負行人樣本的HOG特徵，並訓練一個SVM分類器，生成初步的檢測器；其次，利用訓練齣的檢測器檢測負樣本，從中得到難例(HardExample)；將難例的HOG特徵和最初的特徵一起投入SVM訓練，得到最終檢測器。圖1—1匯總瞭HOG特徵提取和基於HOG和SVM的行人檢測的過程。圖1—1HOG提取過程和基於HOG和SVM的行人檢測

　　圖1—2為HOG特徵在行人邊緣信息上的錶現：1�蔽�訓練樣本的平均梯度圖;2�蔽�區域內正SVM最大權重;3�蔽�區域內負SVM最大權重;4�蔽�測試樣本;5�蔽�計算得到的R-HOG描述子，（f，g）為正負SVM分彆加權後的R-HOG算子。

　　圖1—2HOG特徵描述行人邊緣信息

　　HOG特徵的提齣在行人目標跟蹤和檢測中具有重要作用。HOG特徵和SVM結閤的行人檢測算法提齣後，許多相應的衍生算法圍繞HOG和分類器結閤這一思路，對行人檢測進一步地提高和發展。

　　……

《數字時代的守望者：信息技術如何重塑國傢安全》 在瞬息萬變的現代世界，信息技術的發展如同奔騰的洪流，以令人目眩的速度改變著我們生活的方方麵麵，也深刻地重塑著國傢安全的麵貌。從前，國傢安全的概念更多地與邊境的鐵絲網、軍隊的演習以及外交的斡鏇緊密相連；而今，信息的流動、數據的戰場、網絡的攻防，已經成為影響國傢生存與發展的核心要素。本書《數字時代的守望者：信息技術如何重塑國傢安全》正是聚焦於這一關鍵議題，深入剖析信息技術革新在構建、挑戰以及重塑國傢安全體係中所扮演的復雜而關鍵的角色。 本書並非僅僅羅列技術名詞，而是力求展現信息技術革新與國傢安全之間韆絲萬縷的聯係，以及由此催生的深刻變革。我們將從宏觀視角齣發，審視信息技術發展的大趨勢，包括但不限於人工智能、大數據分析、雲計算、物聯網、5G通信、區塊鏈等前沿技術的崛起，以及它們如何以前所未有的力量滲透到國傢安全的各個層麵。 第一章：信息技術浪潮下的國傢安全新圖景 本章將首先勾勒齣信息技術浪潮如何顛覆瞭傳統國傢安全的概念。我們將探討數字鴻溝、信息不對稱如何成為新的地緣政治考量；網絡空間如何從一個技術領域演變為主權領土的延伸，成為國傢競爭與閤作的新舞颱。我們將分析，隨著信息技術的普及，信息傳播的速度與廣度呈指數級增長，這既為國傢治理提供瞭新的工具，也帶來瞭前所未有的挑戰，例如虛假信息的泛濫、網絡謠言的傳播如何影響社會穩定與公眾認知。 第二章：人工智能：從輔助決策到戰略前沿 人工智能（AI）作為當前最具顛覆性的技術之一，其在國傢安全領域的應用是本書著重探討的重點。本章將深入分析AI在情報分析、威脅預測、態勢感知等方麵的潛力。我們將討論AI如何通過海量數據的深度學習，識彆隱藏的模式和關聯，從而幫助決策者更準確地評估潛在風險，並製定更具前瞻性的應對策略。同時，我們也會審視AI在軍事領域的應用，例如自主武器係統、戰場指揮與控製的智能化，以及由此引發的倫理睏境與國際規範的挑戰。此外，AI在網絡安全攻防中的雙重作用也將被詳細解讀，它既是防禦的利器，也是攻擊的尖端。 第三章：大數據與雲計算：構建智能化的國傢安全體係 大數據分析技術為我們提供瞭一種全新的視角來理解和應對復雜的安全威脅。本章將闡釋大數據如何幫助國傢安全部門整閤來自不同渠道的海量信息，包括公開信息、傳感器數據、社交媒體活動等，並從中提取有價值的洞察。我們將探討大數據分析在反恐、打擊跨國犯罪、邊境管控、公共衛生監測等領域的實際應用案例。同時，雲計算作為承載和處理這些海量數據的關鍵基礎設施，其安全性和可靠性直接關係到國傢安全體係的穩定。本章將分析雲計算帶來的效率提升、資源共享優勢，以及在雲環境下保障數據安全、防止數據泄露的挑戰。 第四章：物聯網與5G：連接萬物，也連接風險 物聯網（IoT）的蓬勃發展正將物理世界與數字世界深度融閤，從智能傢居到智慧城市，再到工業互聯網，連接的設備數量呈爆炸式增長。本章將分析物聯網如何改變國傢安全的麵貌，例如通過部署傳感器網絡實現對基礎設施、關鍵區域的實時監控；通過智能交通係統提升應急響應效率；以及在災害預警和管理中發揮重要作用。然而，海量連接的設備也意味著更大的攻擊麵。本章將重點關注物聯網安全麵臨的嚴峻挑戰，如設備漏洞、數據隱私泄露、以及潛在的拒絕服務攻擊（DDoS）如何影響關鍵基礎設施的運行，甚至威脅國傢安全。5G通信技術的高帶寬、低延遲特性將進一步加速物聯網的發展，並為網絡安全帶來新的機遇與挑戰。 第五章：網絡空間：看不見的戰場與無聲的戰爭 網絡空間已成為國傢安全的新維度，網絡攻擊、網絡間諜、網絡戰等概念深入人心。本章將深入探討網絡安全作為國傢安全核心組成部分的演變。我們將分析國傢行為體、非國傢行為體如何利用網絡空間進行情報收集、破壞敵對國傢關鍵基礎設施、乾預選舉、傳播意識形態宣傳等活動。本章還將詳細解讀網絡安全防禦策略，包括網絡邊界防護、入侵檢測與防禦係統（IDS/IPS）、數據加密、安全審計等。同時，我們也會探討網絡空間國際規則的構建、網絡犯罪的國際閤作以及提升國傢網絡韌性的重要性。 第六章：數字主權與國傢安全：在開放與封閉之間尋找平衡 信息技術的發展模糊瞭國傢邊界，但也引發瞭關於數字主權的新一輪討論。本章將探討“數字主權”的概念，即一個國傢對其境內數字空間和數字數據的控製權。我們將分析各國在維護數字主權方麵采取的不同策略，包括數據本地化、網絡審查、以及對外國科技巨頭的監管。這些策略如何在保護國傢安全、公民隱私的同時，與全球信息自由流動的原則産生張力，是本章要深入探討的核心議題。同時，我們將分析在數字時代，國傢如何平衡開放的全球信息環境與維護自身國傢利益之間的復雜關係。 第七章：信息技術革新下的國傢安全挑戰與應對策略 在本章的最後，我們將對前幾章的論述進行總結，並提齣信息技術革新給國傢安全帶來的係統性挑戰。這些挑戰包括技術快速迭代帶來的適應性難題、人纔短缺、法律法規滯後、以及國際閤作的復雜性。我們將探討國傢如何通過加強信息技術研發投入、培養專業人纔、完善法律法規體係、深化國際閤作、構建多層次的網絡安全防禦體係等綜閤性措施，來應對這些挑戰，並提升國傢在數字時代的整體安全水平。 《數字時代的守望者：信息技術如何重塑國傢安全》旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有洞察力的視角，理解信息技術革新與國傢安全之間錯綜復雜的關係。本書不僅是對當下信息技術發展趨勢的梳理，更是對未來國傢安全戰略走嚮的深刻思考，為決策者、研究者以及關心國傢安全的公眾提供寶貴的參考。我們相信，唯有深刻理解並有效駕馭信息技術的力量，纔能在數字時代的浪潮中，構築起堅不可摧的國傢安全屏障。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒來得及細讀，隻是大概翻閱瞭一下目錄和引言，但光是標題就足夠吸引我瞭。“反恐背景下的信息技術革新研究”——這個題目觸及瞭一個極其重要且敏感的領域。在當下全球安全形勢日益嚴峻的背景下，恐怖主義的威脅無處不在，而信息技術作為現代社會的核心驅動力，其在應對和打擊恐怖主義中的作用不言而喻。我非常好奇作者是如何將這兩者聯係起來的，是側重於信息技術如何被恐怖分子利用，還是信息技術如何成為反恐的利器？比如，大數據分析在情報搜集和預警方麵的應用，人工智能在人臉識彆、行為分析等方麵的突破，以及網絡安全技術在防禦網絡攻擊、切斷恐怖分子資金來源方麵的作用，這些都是我非常期待在書中找到答案的方麵。同時，我也希望能看到書中對信息技術在法律、倫理以及國際閤作等方麵帶來的挑戰進行探討，這對於理解這一復雜議題至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常樸實，沒有花哨的圖飾，隻有清晰的書名和作者信息，這讓我覺得作者一定是對內容本身有著極大的信心。我尤其關注書中關於“革新”這個詞的解讀。信息技術日新月異，反恐的手段也必須隨之進化，否則就容易陷入被動。不知道書中是否有對近年來齣現的一些前沿技術，例如區塊鏈在身份認證和資金追蹤方麵的潛力，或者量子計算在密碼破解和信息加密方麵的突破，在反恐領域的應用前景進行深入的分析。而且，反恐不僅僅是技術層麵的對抗，更涉及到戰略、策略以及人性的博弈。我很好奇作者是如何將信息技術革新置於宏觀的反恐戰略框架之下進行審視的，是否提到瞭技術發展對恐怖組織結構、運作模式以及宣傳方式産生的影響，以及如何通過信息技術革新來優化情報共享、協同作戰等反恐機製。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題給我一種非常嚴肅和專業的感覺，讓我期待它能夠提供對信息技術在反恐領域應用的深刻洞察。我猜想書中會詳細介紹各種信息技術，例如人工智能、大數據分析、物聯網、5G通信等等，是如何被轉化為反恐的有力武器的。例如，AI在風險評估和早期預警中的作用，大數據分析如何幫助識彆潛在的恐怖分子及其活動模式，物聯網設備如何用於監控和追蹤，以及5G通信如何支持實時數據傳輸和協同作戰。同時，我也希望書中能夠探討信息技術在反恐領域的“雙刃劍”效應，即技術進步在為反恐提供便利的同時，也可能被恐怖分子所利用，從而帶來新的挑戰。不知道作者是否對這些潛在的風險進行瞭深入的剖析，並提齣瞭相應的應對策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我聯想到近些年新聞中經常齣現的各種與反恐相關的信息技術應用案例，比如利用社交媒體追蹤極端分子，利用無人機進行偵察，以及利用加密通信技術阻斷恐怖組織的聯絡。我希望這本書能提供一個係統性的梳理和深入的分析，不僅僅是羅列技術，更要探討這些技術在實際反恐行動中的有效性、局限性以及潛在的風險。特彆是關於數據隱私和公民自由與國傢安全之間的平衡，這是一個非常棘手的問題，也是信息技術在反恐領域應用時繞不開的倫理睏境。不知道書中是否會觸及到這些深層次的探討，或者提齣一些具有建設性的解決方案，這對於製定閤理有效的反恐政策至關重要。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我的第一反應就是它一定會包含大量關於新興技術如何被應用於維護國傢安全的信息。我非常好奇書中是否有關於“暗網”和“深度僞造”（Deepfake）等新興技術對反恐帶來的挑戰的深入分析。這些技術往往難以追蹤，並且可能被用於傳播虛假信息、煽動仇恨，甚至策劃恐怖襲擊。不知道作者是否探討瞭如何利用先進的信息技術來對抗這些新興威脅，例如利用AI進行虛假信息檢測，或者開發更強大的網絡安全工具來追蹤和打擊暗網上的犯罪活動。此外，我也對書中關於國際閤作在信息技術反恐方麵的重要性有所期待，畢竟恐怖主義是跨國界的問題，信息技術的應用也需要跨越國界，實現數據和情報的有效共享。