视频监控电子人像证据鉴定研究

发布时间：2017-09-07 05:01

  本文关键词：视频监控电子人像证据鉴定研究

  更多相关文章： 视频监控人像鉴定 模糊 真实性鉴定 同一认定

【摘要】：近年来，发生在公共场所的犯罪案件越来越多，如杀人、抢劫、盗窃等，由于公共场所人口流动性大，难以寻找目击证人、获取有价值的物证，这给案件侦破带来很大困难。但随着计算机技术的发展，，许多城市在安全建设时会在公共场所装置视频监控设备，该设备通常全天工作，能在其拍摄范围内记录人物犯罪过程，因此要充分利用视频监控侦破案件、打击犯罪。但是，由于视频监控拍摄范围、拍摄角度、拍摄距离、拍摄光线等因素影响，视频图像质量参差不齐，常常出现人物模糊、变形等问题，因此需要对人像进行技术处理、真实性鉴定、同一认定。笔者在本文中以传统人像鉴定方法为核心，结合视频监控中人像证据的电子属性予以研究，以期通过以上研究能给视频监控人像鉴定研究带来有益借鉴。 本文分为四个部分： 第一部分是对视频监控人像鉴定的概述。分别介绍了视频监控人像鉴定所涉概念，在电子证据的框架下分析视频监控人像证据的种类属性，分析了鉴定内容数据化、鉴定内容承载方式多样性、鉴定难度大的特点及对其鉴定的必要性。最后介绍了国内外电子证据鉴定的发展现状，笔者认为我国视频监控人像鉴定虽在制度上和技术上都取得了很大成就，但还却乏相关取证规范、鉴定规范等加以指导和约束。 第二部分对视频监控人像鉴定工作遇到的主要困境进行了分析。首先分析了视频监控人像模糊性所致困境，包括焦点模糊、光线模糊、运动模糊、曝光模糊，并总结了常用的技术处理方法。其次分析了视频监控人像之取证困境，包括信号转存、复制转存、拍摄转存三种不合理的提取方法，并提出相对合理的取证方法。最后分析了视频监控系统对人脸跟踪定位的困境，提出由计算机识别和专家鉴定相结合的解决对策。 第三部分是对视频监控图像真实性鉴定进行分析。真实性鉴定是进一步展开同一认定的基础，是鉴定结论证明力的保障。文中首先针对监控图像的几种伪造手法提出了利用场景、图像质量、画面变化、时间变化、色温变化、被处理痕、录像格式、景深常识、饱和度与对比度知识等方法进行判断，再例举了我国计算机科学领域提出的利用图像中区域的重复性检测、利用期望最大化算法检测图像真实性的识别方法。 第四部分着重分析视频监控人像的同一认定。结合静态人像鉴定理论知识提出了人体头部特征识别、体态特征识别、特殊标记识别、行为特征识别四种方法，并分别对其特征点及鉴定要点进行分析，探讨了在视频监控人像鉴定中的运用方法。
【关键词】：视频监控人像鉴定 模糊 真实性鉴定 同一认定
【学位授予单位】：西南政法大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：D918.2
【目录】：

• 内容摘要4-6
• Abstract6-11
• 引言11-12
• 一、 视频监控电子人像证据鉴定概述12-18
• （一） 相关概念明晰12
• （二） 视频监控电子人像证据的种类属性12-13
• 1. 保存型与原生型电子证据13
• 2. 可控型与不可控型电子证据13
• （三） 视频监控电子人像证据鉴定的特点13-14
• 1. 鉴定内容数据化13-14
• 2. 鉴定内容承载方式多样性14
• 3. 鉴定工作的复杂性14
• （四） 视频监控电子人像证据鉴定的必要性14-16
• 1. 背景因素14-15
• 2. 自身特殊性15
• 3. 可鉴性15-16
• （五） 视频监控电子人像证据鉴定发展现状16-18
• 1. 国外研究状况16
• 2、 我国研究现状16-18
• 二、 视频监控人像电子证据鉴定的困境18-23
• （一） 视频监控拍摄人像的模糊性18-19
• 1. 拍摄焦距引起的焦点模糊18
• 2. 拍摄光线条件引起的模糊18-19
• 3．拍摄时人物运动导致的人像模糊19
• 4. 拍摄时曝光值不正确导致人像模糊19
• （二） 视频监控人像的取证困境19-21
• 1. 不合理的提取方法19-20
• 2. 解决对策20-21
• （三） 视频监控系统对人脸的跟踪定位困境21-23
• 1. 基于采集人像自身特殊性的困境21-22
• 2. 解决对策22-23
• 三、 视频监控图像的真实性鉴定23-29
• （一） 认定视频图像真实性的一般方法24-28
• 1. 辨别利用不同视频监控图像混合制作视频的方法24-25
• 2. 辨别利用相同视频监控图像混合制作视频的方法25-26
• 3. 辨别利用不同元素伪造监控视频的方法26-27
• 4. 辨别利用语音伪造视频监控中的方法27-28
• （二） 计算机认定视频图像真实性的方法28-29
• 1、 利用图像中区域的重复性检测29
• 2、 利用期望最大化算法检测29
• 四、 视频监控人像同一认定29-45
• （一） 头部特征认定29-35
• 1. 面部一般特征30
• 2. 面部五官细节特征30-33
• 3. 面部伪装认定33-35
• （二） 体态特征认定35-39
• 1. 体态特征35-36
• 2. 体态特征提取的方法36-37
• 3. 视频监控图像中身高测量的方法37-38
• 4. 视频监控图像中各肢体测量方法38-39
• （三） 特殊标记特征认定39-42
• 1. 特殊标记特征39-40
• 2. 成像要求40-41
• 3. 特殊标记的鉴定方法与评判标准41-42
• (四)行为特征认定42-45
• 1. 人体行为特征42-43
• 2. 视频监控中人体行为鉴定的局限43
• 3. 人像行为特征的最佳鉴定依据43-45
• 结语45-46
• 后记46-47
• 参考文献47-49

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李鹏;王红梅;王华剑;;远距离人体步态识别算法的研究[J];电脑知识与技术;2006年26期

2 杨涛;电子证据的特征和认定[J];大众科技;2004年12期

3 何志彪,张新访,朱光喜;离焦模糊图像增强技术的研究[J];红外与毫米波学报;2001年06期

4 陈波;朱秋煜;;基于EM算法的人像合成图像的检测[J];计算机仿真;2008年09期

5 刘广三;李文伟;;刑事诉讼中的图像电子证据初论[J];法学论坛;2009年01期

6 张玉镶;同一鉴定规则研究[J];中国司法鉴定;2004年02期

7 杨爽;;论电子证据鉴定的法律规制[J];山东警察学院学报;2009年05期

8 蔡鑫;;人像电子证据鉴定方法及完善对策[J];铁道警官高等专科学校学报;2011年06期

9 刘洪彬,徐理想,张继宗,徐华;外耳的个体识别方法[J];刑事技术;2004年06期

10 邱天爽;杨春晖;;一种基于改进近邻分类器的人脸识别方法[J];信号处理;2008年01期

本文编号：807536