数码相机的加速使用引起了人们对隐私和安全性的日益关注，尤其是在诸如行动识别之类的应用程序中。在本文中，我们提出了一个优化框架，以沿着人类行动识别管道提供强大的视觉隐私保护。我们的框架参数化了相机镜头，以成功地降低视频的质量，以抑制隐私属性并防止对抗性攻击，同时保持相关功能以进行活动识别。我们通过广泛的模拟和硬件实验来验证我们的方法。

我们个人空间中智能计算机视觉系统的广泛使用导致人们对这些系统构成的隐私和安全风险的意识增加了。一方面，我们希望这些系统通过理解周围环境来帮助我们的日常生活，但另一方面，我们希望它们这样做而不捕获任何敏感信息。朝这个方向发展，本文提出了一个名为BDQ的简单而强大的隐私保护编码器，用于保护隐私保护人类行动识别的任务，该任务由三个模块组成：模糊，差异和量化。首先，输入场景传递到模糊模块以使边缘平滑。接下来是差异模块，以在连续帧之间应用像素强度减法以突出运动特征并抑制明显的高级隐私属性。最后，将量化模块应用于运动差框架以删除低级隐私属性。 BDQ参数以端到端方式通过对抗训练进行了优化，以便学会允许行动识别属性，同时抑制隐私属性。我们在三个基准数据集上进行的实验表明，与以前的作品相比，建议的编码器设计可以实现最新的权衡。此外，我们表明实现的权衡与基于DVS传感器的活动摄像机相当。代码可在：https：//github.com/suakaw/bdq_privacyar。

计算光学成像（COI）系统利用其设置中的光学编码元素（CE）在单个或多个快照中编码高维场景，并使用计算算法对其进行解码。 COI系统的性能很大程度上取决于其主要组件的设计：CE模式和用于执行给定任务的计算方法。常规方法依赖于随机模式或分析设计来设置CE的分布。但是，深神经网络（DNNS）的可用数据和算法功能已在CE数据驱动的设计中开辟了新的地平线，该设计共同考虑了光学编码器和计算解码器。具体而言，通过通过完全可区分的图像形成模型对COI测量进行建模，该模型考虑了基于物理的光及其与CES的相互作用，可以在端到端优化定义CE和计算解码器的参数和计算解码器（e2e）方式。此外，通过在同一框架中仅优化CE，可以从纯光学器件中执行推理任务。这项工作调查了CE数据驱动设计的最新进展，并提供了有关如何参数化不同光学元素以将其包括在E2E框架中的指南。由于E2E框架可以通过更改损耗功能和DNN来处理不同的推理应用程序，因此我们提出低级任务，例如光谱成像重建或高级任务，例如使用基于任务的光学光学体系结构来增强隐私的姿势估计，以维护姿势估算。最后，我们说明了使用全镜DNN以光速执行的分类和3D对象识别应用程序。

深度神经网络在人类分析中已经普遍存在，增强了应用的性能，例如生物识别识别，动作识别以及人重新识别。但是，此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中，对大规模数据集的需求构成了严重的挑战，因为数据收集乏味，廉价，昂贵，并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成，作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法，在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查，总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后，我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。

本文审查了视觉隐私保护技术中最先进的技术，特别注意适用于主动和辅助生活领域的技术（aal）。介绍了一种新的分类，可以归类最先进的视觉隐私保护方法。突出显示了传教性的感知混淆方法，是分类学中的一个类别。这些是一类视觉隐私保存技术，特别是在考虑基于视频的AAL监控的情况时特别相关。还探讨了对机器学习模型的混淆。设计的不同隐私层面的高级分类方案与视觉隐私保存技术的拟议分类有关。最后，我们注意到现场存在的开放问题，并将读者介绍给一些令人兴奋的途径，以便在视觉隐私区域的未来研究。

Although Deep Neural Networks (DNNs) have achieved impressive results in computer vision, their exposed vulnerability to adversarial attacks remains a serious concern. A series of works has shown that by adding elaborate perturbations to images, DNNs could have catastrophic degradation in performance metrics. And this phenomenon does not only exist in the digital space but also in the physical space. Therefore, estimating the security of these DNNs-based systems is critical for safely deploying them in the real world, especially for security-critical applications, e.g., autonomous cars, video surveillance, and medical diagnosis. In this paper, we focus on physical adversarial attacks and provide a comprehensive survey of over 150 existing papers. We first clarify the concept of the physical adversarial attack and analyze its characteristics. Then, we define the adversarial medium, essential to perform attacks in the physical world. Next, we present the physical adversarial attack methods in task order: classification, detection, and re-identification, and introduce their performance in solving the trilemma: effectiveness, stealthiness, and robustness. In the end, we discuss the current challenges and potential future directions.

来自单个运动模糊图像的视频重建是一个具有挑战性的问题，可以增强现有的相机的能力。最近，几种作品使用传统的成像和深度学习解决了这项任务。然而，由于方向模糊和噪声灵敏度，这种纯粹 - 数字方法本质上是有限的。一些作品提出使用非传统图像传感器解决这些限制，然而，这种传感器非常罕见和昂贵。为了使这些限制具有更简单的方法，我们提出了一种用于视频重建的混合光学 - 数字方法，其仅需要对现有光学系统的简单修改。在图像采集期间，在镜头孔径中使用学习的动态相位编码以对运动轨迹进行编码，该运动轨迹用作视频重建过程的先前信息。使用图像到视频卷积神经网络，所提出的计算相机以各种编码运动模糊图像的各种帧速率产生锐帧帧突发。与现有方法相比，我们使用模拟和现实世界的相机原型表现了优势和改进的性能。

步态识别旨在通过相机来识别一个距离的人。随着深度学习的出现，步态识别的重大进步通过使用深度学习技术在许多情况下取得了鼓舞人心的成功。然而，对视频监视的越来越多的需求引入了更多的挑战，包括在各种方差下进行良好的识别，步态序列中的运动信息建模，由于协议方差，生物量标准安全性和预防隐私而引起的不公平性能比较。本文对步态识别的深度学习进行了全面的调查。我们首先介绍了从传统算法到深层模型的步态识别的奥德赛，从而提供了对步态识别系统的整个工作流程的明确知识。然后，从深度表示和建筑的角度讨论了步态识别的深入学习，并深入摘要。具体而言，深层步态表示分为静态和动态特征，而深度体系结构包括单流和多流架构。遵循我们提出的新颖性分类法，它可能有益于提供灵感并促进对步态认识的感知。此外，我们还提供了所有基于视觉的步态数据集和性能分析的全面摘要。最后，本文讨论了一些潜在潜在前景的开放问题。

最近，面部生物识别是对传统认证系统的方便替代的巨大关注。因此，检测恶意尝试已经发现具有重要意义，导致面部抗欺骗〜（FAS），即面部呈现攻击检测。与手工制作的功能相反，深度特色学习和技术已经承诺急剧增加FAS系统的准确性，解决了实现这种系统的真实应用的关键挑战。因此，处理更广泛的发展以及准确的模型的新研究区越来越多地引起了研究界和行业的关注。在本文中，我们为自2017年以来对与基于深度特征的FAS方法相关的文献综合调查。在这一主题上阐明，基于各种特征和学习方法的语义分类。此外，我们以时间顺序排列，其进化进展和评估标准（数据集内集和数据集互联集合中集）覆盖了FAS的主要公共数据集。最后，我们讨论了开放的研究挑战和未来方向。

The emergence of COVID-19 has had a global and profound impact, not only on society as a whole, but also on the lives of individuals. Various prevention measures were introduced around the world to limit the transmission of the disease, including face masks, mandates for social distancing and regular disinfection in public spaces, and the use of screening applications. These developments also triggered the need for novel and improved computer vision techniques capable of (i) providing support to the prevention measures through an automated analysis of visual data, on the one hand, and (ii) facilitating normal operation of existing vision-based services, such as biometric authentication schemes, on the other. Especially important here, are computer vision techniques that focus on the analysis of people and faces in visual data and have been affected the most by the partial occlusions introduced by the mandates for facial masks. Such computer vision based human analysis techniques include face and face-mask detection approaches, face recognition techniques, crowd counting solutions, age and expression estimation procedures, models for detecting face-hand interactions and many others, and have seen considerable attention over recent years. The goal of this survey is to provide an introduction to the problems induced by COVID-19 into such research and to present a comprehensive review of the work done in the computer vision based human analysis field. Particular attention is paid to the impact of facial masks on the performance of various methods and recent solutions to mitigate this problem. Additionally, a detailed review of existing datasets useful for the development and evaluation of methods for COVID-19 related applications is also provided. Finally, to help advance the field further, a discussion on the main open challenges and future research direction is given.

对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。

机器学习和非接触传感器的进步使您能够在医疗保健环境中理解复杂的人类行为。特别是，已经引入了几种深度学习系统，以实现对自闭症谱系障碍（ASD）等神经发展状况的全面分析。这种情况会影响儿童的早期发育阶段，并且诊断完全依赖于观察孩子的行为和检测行为提示。但是，诊断过程是耗时的，因为它需要长期的行为观察以及专家的稀缺性。我们展示了基于区域的计算机视觉系统的效果，以帮助临床医生和父母分析孩子的行为。为此，我们采用并增强了一个数据集，用于使用在不受控制的环境中捕获的儿童的视频来分析自闭症相关的动作（例如，在各种环境中使用消费级摄像机收集的视频）。通过检测视频中的目标儿童以减少背景噪声的影响，可以预处理数据。在时间卷积模型的有效性的推动下，我们提出了能够从视频帧中提取动作功能并通过分析视频中的框架之间的关系来从视频帧中提取动作功能并分类与自闭症相关的行为。通过对功能提取和学习策略的广泛评估，我们证明了通过膨胀的3D Convnet和多阶段的时间卷积网络实现最佳性能，达到了0.83加权的F1得分，以分类三种自闭症相关的动作，超越表现优于表现现有方法。我们还通过在同一系统中采用ESNET主链来提出一个轻重量解决方案，实现0.71加权F1得分的竞争结果，并在嵌入式系统上实现潜在的部署。

由于其前所未有的优势，在规模，移动，部署和隐蔽观察能力方面，空中平台和成像传感器的快速出现是实现新的空中监测形式。本文从计算机视觉和模式识别的角度来看，全面概述了以人为本的空中监控任务。它旨在为读者提供使用无人机，无人机和其他空中平台的空中监测任务当前状态的深入系统审查和技术分析。感兴趣的主要对象是人类，其中要检测单个或多个受试者，识别，跟踪，重新识别并进行其行为。更具体地，对于这四项任务中的每一个，我们首先讨论与基于地面的设置相比在空中环境中执行这些任务的独特挑战。然后，我们审查和分析公共可用于每项任务的航空数据集，并深入了解航空文学中的方法，并调查他们目前如何应对鸟瞰挑战。我们在讨论缺失差距和开放研究问题的讨论中得出结论，告知未来的研究途径。

人类行动识别是计算机视觉中的重要应用领域。它的主要目的是准确地描述人类的行为及其相互作用，从传感器获得的先前看不见的数据序列中。识别，理解和预测复杂人类行动的能力能够构建许多重要的应用，例如智能监视系统，人力计算机界面，医疗保健，安全和军事应用。近年来，计算机视觉社区特别关注深度学习。本文使用深度学习技术的视频分析概述了当前的动作识别最新识别。我们提出了识别人类行为的最重要的深度学习模型，并分析它们，以提供用于解决人类行动识别问题的深度学习算法的当前进展，以突出其优势和缺点。基于文献中报道的识别精度的定量分析，我们的研究确定了动作识别中最新的深层体系结构，然后为该领域的未来工作提供当前的趋势和开放问题。

Human activity recognition (HAR) using drone-mounted cameras has attracted considerable interest from the computer vision research community in recent years. A robust and efficient HAR system has a pivotal role in fields like video surveillance, crowd behavior analysis, sports analysis, and human-computer interaction. What makes it challenging are the complex poses, understanding different viewpoints, and the environmental scenarios where the action is taking place. To address such complexities, in this paper, we propose a novel Sparse Weighted Temporal Attention (SWTA) module to utilize sparsely sampled video frames for obtaining global weighted temporal attention. The proposed SWTA is comprised of two parts. First, temporal segment network that sparsely samples a given set of frames. Second, weighted temporal attention, which incorporates a fusion of attention maps derived from optical flow, with raw RGB images. This is followed by a basenet network, which comprises a convolutional neural network (CNN) module along with fully connected layers that provide us with activity recognition. The SWTA network can be used as a plug-in module to the existing deep CNN architectures, for optimizing them to learn temporal information by eliminating the need for a separate temporal stream. It has been evaluated on three publicly available benchmark datasets, namely Okutama, MOD20, and Drone-Action. The proposed model has received an accuracy of 72.76%, 92.56%, and 78.86% on the respective datasets thereby surpassing the previous state-of-the-art performances by a margin of 25.26%, 18.56%, and 2.94%, respectively.

横梁面部识别（CFR）旨在识别个体，其中比较面部图像源自不同的感测模式，例如红外与可见的。虽然CFR由于与模态差距相关的面部外观的显着变化，但CFR具有比经典的面部识别更具挑战性，但它在具有有限或挑战的照明的场景中，以及在呈现攻击的情况下，它是优越的。与卷积神经网络（CNNS）相关的人工智能最近的进展使CFR的显着性能提高了。由此激励，这项调查的贡献是三倍。我们提供CFR的概述，目标是通过首先正式化CFR然后呈现具体相关的应用来比较不同光谱中捕获的面部图像。其次，我们探索合适的谱带进行识别和讨论最近的CFR方法，重点放在神经网络上。特别是，我们提出了提取和比较异构特征以及数据集的重新访问技术。我们枚举不同光谱和相关算法的优势和局限性。最后，我们讨论了研究挑战和未来的研究线。

本章的主要范围是作为面部介绍攻击检测的介绍，包括过去几年的关键资源和领域的进步。下一页呈现了面部识别系统可以面对的不同演示攻击，其中攻击者向传感器提供给传感器，主要是相机，呈现攻击仪器（PAI），这通常是照片，视频或掩码，试图冒充真正的用户。首先，我们介绍了面部识别的现状，部署水平及其挑战。此外，我们介绍了面部识别系统可能暴露的漏洞和可能的攻击，表明呈现攻击检测方法的高度重要性。我们审核不同类型的演示攻击方法，从更简单到更复杂，在哪个情况下它们可能是有效的。然后，我们总结了最受欢迎的演示文稿攻击检测方法来处理这些攻击。最后，我们介绍了研究界使用的公共数据集，以探索面部生物识别性的脆弱性，以呈现攻击，并对已知的PAI制定有效的对策。

Face Anti-spoofing (FAS) is essential to secure face recognition systems from various physical attacks. However, recent research generally focuses on short-distance applications (i.e., phone unlocking) while lacking consideration of long-distance scenes (i.e., surveillance security checks). In order to promote relevant research and fill this gap in the community, we collect a large-scale Surveillance High-Fidelity Mask (SuHiFiMask) dataset captured under 40 surveillance scenes, which has 101 subjects from different age groups with 232 3D attacks (high-fidelity masks), 200 2D attacks (posters, portraits, and screens), and 2 adversarial attacks. In this scene, low image resolution and noise interference are new challenges faced in surveillance FAS. Together with the SuHiFiMask dataset, we propose a Contrastive Quality-Invariance Learning (CQIL) network to alleviate the performance degradation caused by image quality from three aspects: (1) An Image Quality Variable module (IQV) is introduced to recover image information associated with discrimination by combining the super-resolution network. (2) Using generated sample pairs to simulate quality variance distributions to help contrastive learning strategies obtain robust feature representation under quality variation. (3) A Separate Quality Network (SQN) is designed to learn discriminative features independent of image quality. Finally, a large number of experiments verify the quality of the SuHiFiMask dataset and the superiority of the proposed CQIL.

Recent years witnessed the breakthrough of face recognition with deep convolutional neural networks. Dozens of papers in the field of FR are published every year. Some of them were applied in the industrial community and played an important role in human life such as device unlock, mobile payment, and so on. This paper provides an introduction to face recognition, including its history, pipeline, algorithms based on conventional manually designed features or deep learning, mainstream training, evaluation datasets, and related applications. We have analyzed and compared state-of-the-art works as many as possible, and also carefully designed a set of experiments to find the effect of backbone size and data distribution. This survey is a material of the tutorial named The Practical Face Recognition Technology in the Industrial World in the FG2023.

在视频中，人类的行为是三维（3D）信号。这些视频研究了人类行为的时空知识。使用3D卷积神经网络（CNN）研究了有希望的能力。 3D CNN尚未在静止照片中为其建立良好的二维（2D）等效物获得高输出。董事会3D卷积记忆和时空融合面部训练难以防止3D CNN完成非凡的评估。在本文中，我们实施了混合深度学习体系结构，该体系结构结合了Stip和3D CNN功能，以有效地增强3D视频的性能。实施后，在每个时空融合圈中进行训练的较详细和更深的图表。训练模型在处理模型的复杂评估后进一步增强了结果。视频分类模型在此实现模型中使用。引入了使用深度学习的多媒体数据分类的智能3D网络协议，以进一步了解人类努力中的时空关联。在实施结果时，著名的数据集（即UCF101）评估了提出的混合技术的性能。结果击败了提出的混合技术，该混合动力技术基本上超过了最初的3D CNN。将结果与文献的最新框架进行比较，以识别UCF101的行动识别，准确度为95％。