Advertisement

大数据环境下隐私安全的图像特征提取与应用.docx

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本文探讨了在大数据背景下如何有效保护个人隐私的同时进行有效的图像特征提取,并研究其具体应用场景。 【原创学士学位毕业论文,未入库可过查重】 这是一份以大数据与安全为主题的原创学位毕业论文,适合本科及专科毕业生使用。内容涵盖大数据的基本概念、技术架构、面临的安全挑战以及相应的解决方案等核心议题。 该资源主要面向计算机科学和信息安全等相关专业的学生群体,在学术研究或撰写毕业论文时具有重要的参考价值。通过阅读这份详细的文献资料,学生们能够更全面地掌握大数据与安全领域的关键知识和技术,并学会如何保护大数据系统的安全性。 此外,文中还包含了完整的结构框架以及丰富的引用参考资料,便于读者进行深入探讨和进一步的研究工作。关键词包括但不限于:大数据、安全挑战、安全解决方案等。该论文对于学生开展相关领域研究及完成学位要求具有重要的参考价值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • .docx
    优质
    本文探讨了在大数据背景下如何有效保护个人隐私的同时进行有效的图像特征提取,并研究其具体应用场景。 【原创学士学位毕业论文,未入库可过查重】 这是一份以大数据与安全为主题的原创学位毕业论文,适合本科及专科毕业生使用。内容涵盖大数据的基本概念、技术架构、面临的安全挑战以及相应的解决方案等核心议题。 该资源主要面向计算机科学和信息安全等相关专业的学生群体,在学术研究或撰写毕业论文时具有重要的参考价值。通过阅读这份详细的文献资料,学生们能够更全面地掌握大数据与安全领域的关键知识和技术,并学会如何保护大数据系统的安全性。 此外,文中还包含了完整的结构框架以及丰富的引用参考资料,便于读者进行深入探讨和进一步的研究工作。关键词包括但不限于:大数据、安全挑战、安全解决方案等。该论文对于学生开展相关领域研究及完成学位要求具有重要的参考价值。
  • 防护在
    优质
    本讲座探讨了大数据环境下数据安全与隐私保护的重要性,并介绍了相应的技术手段和实践案例。 如何在保护用户隐私的同时提高大数据的利用率并挖掘其潜在价值,是当前大数据研究领域的重要课题。具体来说,在整个大数据生命周期内实施有效的隐私保护措施需要关注两个方面:一是从大量数据中提取更多有价值的信息;二是确保在整个数据分析和使用过程中不会泄露用户的个人信息。本段落将围绕一种特定的大数据隐私保护生命周期模型进行探讨。
  • LDA.rar_LDA_LDA_选择__聚类分析
    优质
    本资源包深入探讨了Latent Dirichlet Allocation (LDA)技术的应用,涵盖特征提取、图像特征选择及数据特征提取等领域,并提供聚类分析解决方案。 线性判别分析(LDA)可用于特征选择,在数据集或图像处理中提取有用特征,适用于分类和聚类等机器学习任务。
  • MATLAB畸变匹配源代码
    优质
    本项目提供了一套在MATLAB环境中运行的程序代码,用于处理含有畸变的图像。这套算法能够有效地从复杂背景中提取关键特征,并实现不同视角下图像间的精确匹配,为后续的目标识别和跟踪任务提供了强有力的技术支持。 2012年最新语言图像特征提取与匹配源代码。
  • 防护.pptx
    优质
    本演示文稿探讨大数据时代下的数据安全与个人隐私保护问题,分析当前技术手段和法律法规,并提出未来发展趋势。 大数据安全与隐私保护 作者:冯登国 张敏 李昊 中国科学院软件研究所 大数据安全与隐私保护全文共24页,当前为第1页。 ### 大数据的现状 为什么我们要研究大数据? 《Nature》和《Science》等科学期刊都推出了关于大数据的研究报告。这表明,在云计算之后,大数据已经成为信息技术领域的另一个重要的产业增长点。 当今社会信息化、网络化的发展导致了数据量的爆炸式增长。据统计,平均每秒有200万用户在使用谷歌搜索服务,并且各行业也在不断产生大量数据。 ### 缺陷 安全与隐私保护是人们公认的最关键问题之一。 --- ### 大数据分析目标 1. 获得知识和推测趋势:由于大数据包含大量的原始、真实信息,因此通过分析可以有效剔除个体差异,帮助人类更好地理解规律。 2. 分析掌握个性化特征:企业可以通过长时间的多维度数据积累来了解用户行为模式,并提供更加个性化的服务及更精准的产品推荐或广告推送。 3. 辨别真相:在网络环境中,虚假信息易于传播并造成严重后果。目前正尝试利用大数据技术识别和过滤这些不实消息。 --- ### 大数据分析框架 - 数据解释:旨在更好地支持用户对分析结果的理解与应用;主要涉及可视化工具及人机交互界面。 - 数据采集、预处理以及清洗:由于数据来源多样,可能存在模式差异或冲突。因此,在集成过程中需要进行必要的清洗工作以消除重复和不一致的数据。 --- ### 大数据带来的安全挑战 1. 用户隐私保护 2. 保证大数据的可信性 3. 实现有效的访问控制机制 这些方面不仅涉及到个人隐私泄露问题,同时也包括了对基于大数据预测个体行为状态的风险评估。目前用户信息收集、管理和使用的监管措施尚不完善,主要依赖于企业的自我规范。 --- ### 大数据安全与隐私保护关键技术 - 数据发布匿名化技术 - 社交网络中的匿名保护策略 - 数据水印技术和数据溯源机制 - 角色挖掘以及风险自适应访问控制方法等。
  • 分类
    优质
    图像特征提取与分类研究领域聚焦于开发先进的算法和技术,用于有效识别和分析图像中的关键信息。这些技术在模式识别、计算机视觉及人工智能等众多应用中发挥着重要作用。通过从大量数据中抽取有价值的特征,并准确地将它们归类到特定类别,我们能够实现更智能化的数据处理与决策支持系统。 毕业论文中的图像特征提取与分类是研究的重要组成部分。这一过程涉及从图像数据中抽取有意义的特征,并根据这些特征对图像进行归类分析。
  • 使ResNet
    优质
    本项目采用深度残差网络(ResNet)模型来高效地提取和分析图像中的关键特征信息,为后续的图像识别任务奠定坚实基础。 使用预训练的神经网络来提取图片特征。
  • shapecontext6.rar_形状形状上
    优质
    本资源提供关于图像中物体形状特征的研究方法和代码实现,重点介绍如何使用Shape Context进行高效的形状描述及匹配。适合从事计算机视觉相关研究者参考学习。 形状上下文是一种在计算机视觉领域用于描述和识别形状的强大特征表示方法。名为shapecontext6.rar的压缩包文件包含了关于形状上下文特征提取的程序,这对于研究图像特征提取非常有价值。 2002年,Belongie等人提出了这种描述形状的方法——形状上下文。它通过考虑每个点与其周围环境的关系(尤其是相对距离和角度信息),能够捕捉到局部和全局特性,并在存在变形、遮挡或者不完全观测的情况下有效识别形状。 形状上下文特征提取的过程主要包括以下几个步骤: 1. **采样**: 选择均匀分布于形状边界上的多个采样点,以全面地捕获形状信息。 2. **邻域定义**: 对每个采样点定义一个邻域。这个邻域可以是同心圆或椭圆形,也可以基于距离和角度的双极坐标系。 3. **距离和角度量化**: 在邻域内将距离和角度离散化为多个bin,转换连续的空间和角度信息到离散上下文描述中。 4. **计数统计**: 计算每个bin内的采样点数量,反映该点周围的几何结构。 5. **特征向量构建**: 将所有采样点的上下文描述组合成一个高维形状上下文特征向量。 在图像分析和识别领域,形状上下文的应用包括但不限于: - **形状分类与识别**: 形状上下文对于区分不同形状具有很好的鲁棒性,尤其适用于对称性和非刚性形状的识别。 - **物体识别**: 在复杂背景中利用轮廓信息而非颜色或纹理帮助定位和识别物体。 - **图像配准**: 通过相似度度量实现两个形状之间的精确配准。 - **手写字符识别**: 形状上下文可以有效地区分不同字符的形状差异。 shapecontext6程序可能包含这些功能的代码示例,对于学习和研究形状特征提取的开发者来说是一个宝贵的资源。理解和运用这个程序可以帮助你更深入地理解形状上下文的工作原理,并将其应用于实际项目中。
  • MATLAB形状.rar_形状分析_matlab形状
    优质
    本资源提供了一套在MATLAB环境下进行图像形状特征提取的技术方案和代码实现,涵盖多种形状参数计算方法,适用于图像处理与模式识别的研究。 提取了图像的形状特征,并使用文件自带的测试图在MATLAB 2016上成功运行。
  • 保护技术.ppt
    优质
    本PPT深入探讨了大数据时代下数据安全和用户隐私面临的挑战,并介绍了先进的技术和策略来保障信息安全。 1. 大数据安全 2. 隐私及其保护 3. 信息安全技术