一种禁止非法拍摄的方法及设备
文献发布时间:2024-04-18 20:01:23
技术领域
本发明涉及信息安全领域,尤其涉及一种禁止非法拍摄的设备及方法。
背景技术
如今的博物馆、电影院、海关等一些明令禁止拍摄的场所,在这些场所已经在显眼处张贴的禁止拍摄标志的情况下,还是会有人举起拍摄设备进行拍摄,尽管有专门的工作人员劝阻人们的拍摄行为,但是仍然有不自觉的人选择偷偷拍摄。通过张贴禁止拍摄标志以及人为劝阻的方式,对于禁止非法拍摄可能会有一定作用,但也是微乎其微。
同时,随着科技的进步与发展,手机的拍摄功能越来越高效、便捷,这也让人们的隐私受到了严重威胁。如何有效地防止被偷拍,保护自己的隐私,已成为社会关注的焦点。此外相关法律法规的不断完善,以及人们对于隐私保护意识的不断提高,偷拍行为受到了越来越多的限制和管控,尤其是对拍摄设备进行限制和管控。如手机等拍摄设备在进行拍摄时,需要符合相关的隐私及机密保护的法律规定。因此,如何让设备主动禁止用户的非法拍摄行为,成为现如今的一个难题。
发明内容
本发明目的一是提供一种禁止非法拍摄的方法,具有主动禁止用户的非法拍摄行为的特点。
本发明的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的:
一种禁止非法拍摄的方法,包括:
将拍摄功能初始化;
判断所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所,若是,则锁定所述拍摄功能,若否,则捕获并识别拍摄对象的图像;
根据预设图像类型将所述拍摄对象的图像进行分类,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型;
所述拍摄对象的图像为所述人像时,判断被拍摄人是否同意拍摄,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则锁定所述拍摄功能;
所述拍摄对象的图像为所述其它图像时,识别所述拍摄对象是否符合人为预设规定的禁止拍摄对象,若是,则锁定所述拍摄功能,若否,则运行所述拍摄功能。
通过采用上述技术方案,判断拍摄场所是否为禁止拍摄场所,可以避免用户在不允许拍摄的区域进行拍摄,提升拍摄的合规性。对于拍摄对象的图像,可以根据预设的图像类型进行分类,如人像类型和其他图像类型。这有助于更好地理解和处理拍摄对象,并为后续操作提供正确的判断基础。针对人像类型的拍摄对象,可以判断被拍摄人是否同意拍摄。这样可以保护被拍摄人的隐私权,避免未经授权的拍摄行为。对于其他图像类型的拍摄对象,可以识别是否符合人为预设规定的禁止拍摄对象。例如,禁止拍摄机密文件、受保护的艺术品等,以保护相关利益和保密需求。最终达到在禁止拍摄场所、被拍摄人不同意拍摄以及拍摄对象不符合人为预设规定的情况下,主动禁止用户的非法拍摄行为的效果。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述方法还包括:
接收安装于禁止拍摄场所的基站发出的禁止拍摄信号;
判断所述禁止拍摄信号是否存在。
通过采用上述技术方法,可以判断所处场所是否是禁止拍照场所,阻止用户进行在禁止拍摄场所进行拍摄行为。通过使用基站发出禁止拍摄信号的方法,可以增强对拍摄行为的监管和管理,提高公共秩序和安全性。达到了避免非法拍摄的行为,增强拍摄管理和执行相关规定,从而提高公共秩序和社会安全的效果。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述判断所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所,若是,则锁定所述拍摄功能,若否,则捕获并识别拍摄对象的图像,包括:
所述禁止拍摄信号存在,则判定所述所处的拍摄场所为所述禁止拍摄场所;
锁定所述拍摄功能;
所述禁止拍摄信号不存在,则判定所述所处的拍摄场所不是所述禁止拍摄场所;
捕获并识别所述拍摄对象的图像。
当所处的拍摄场所被判定为禁止拍摄场所时,通过锁定拍摄功能,可以有效阻止用户进行非法拍摄行为,遵守相关规定。通过判断基站信号是否存在,可以更加准确地判断当前所在场所是否为禁止拍摄场所,提高了方法的稳健性和适用性。达到了在保护了禁止拍摄场所隐私和安全的同时,不影响正常拍摄的效果。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述根据预设图像类型将所述拍摄对象的图像进行分类,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型,包括:
接收预设图像类型,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型;
提取所述拍摄对象的图像中的特征;
使用分类器来对提取到的所述特征进行分类,分为所述人像类型或所述其他图像类型。
通过采用上述技术方法,提取拍摄对象图像中的特征,并使用分类器对这些特征进行分类,可以更加准确地判断该图像是否为人像类型,包括人脸、身体等,从而有效提高人像识别的精准度。将拍摄对象分为人像和其他图像,以便后续对它们进行不同的分析处理。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述所述拍摄对象的图像为所述人像时,判断被拍摄人是否同意拍摄,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则锁定所述拍摄功能,包括:
捕获所述被拍摄人的唇语信息;
将所述唇语信息转换为文字信息;
判断所述文字信息是否为“同意拍摄”;
若是,则运行所述拍摄功能;
若否,则锁定所述拍摄功能。
通过采用上述技术方法,捕获被拍摄人的唇语信息,并将其转换为文字信息,可以判断被拍摄人是否同意拍摄。这种方式有效保护了个人隐私,确保在获取图像或视频时得到被拍摄人的明确同意。在需要拍摄人像时,可以及时识别被拍摄人的态度并作出相应处理。若被拍摄人同意拍摄,可以顺利运行拍摄功能,提升用户体验;若被拍摄人不同意拍摄,则锁定拍摄功能,避免侵犯他人权益。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述所述拍摄对象的图像为所述其它图像时,识别拍摄对象是否符合人为预设规定的禁止拍摄对象,若是,则锁定所述拍摄功能,若否,则运行所述拍摄功能,包括:
调用所述人为预设规定的禁止拍摄对象的图像数据集;
将所述拍摄对象的图像与所述图像数据集进行对比匹配,判断是否匹配成功,若所述拍摄对象的图像与所述图像数据集中的图像数据匹配成功,则所述拍摄对象符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,锁定所述拍摄功能,若所述拍摄对象的图像与所述图像数据集中的图像数据匹配失败,则所述拍摄对象不符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,运行所述拍摄功能。
通过采用上述技术方法,比对拍摄对象的图像和人为预设规定的禁止拍摄对象的图像数据集,可以识别拍摄对象是否符合人为预设规定的禁止拍摄对象。如果拍摄对象匹配成功,即符合禁止拍摄对象的特征,系统将自动锁定拍摄功能,避免侵犯他人隐私。达到了判断拍摄对象是否为人为预设规定的禁止拍摄对象的效果,从而主动禁止用户的非法拍摄行为。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述方法还包括:
判断所述拍照功能是否锁定;
若是,则将所述拍照功能锁定状态延时60秒后,解除锁定状态,初始化拍摄功能;
若否,则播放“非法拍摄”的提示音,并返回执行所述锁定拍摄功能程序。
通过采用上述技术方法,未锁定拍摄功能,并播放提示音,这样可以及时阻止非法拍摄行为,避免侵犯他人隐私。已锁定拍摄功能,延时60秒解除锁定状态,从而避免对合法用户造成不必要的影响。播放完提示音后,需要再次锁定拍摄功能,达到了避免出现拍摄功能锁定失败的情况的效果。
本发明目的二是提供一种禁止非法拍摄的设备,具有主动禁止用户非法拍摄的特点。
本发明的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的:
一种禁止非法拍摄的设备,包括:
初始化模块,用于将拍摄功能初始化;
场所判断模块,用于判断所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所;
所述场所判断模块,还用于当所述场所判断模块确定所处的拍摄场所为所述禁止拍摄场所时,锁定所述拍摄功能;
所述场所判断模块,还用于当所述场所判断模块确定所处的拍摄场所不为所述禁止拍摄场所时,捕获并识别拍摄对象的图像;
分类模块,用于根据预设图像类型将所述拍摄对象的图像进行分类,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型;
行为判断模块,用于所述拍摄对象的图像为所述人像时,判断被拍摄人是否同意拍摄,若是,则运行拍摄功能,若否,则锁定拍摄功能;
合规判断模块,用于所述拍摄对象的图像为所述其它图像时,识别所述拍摄对象是否符合人为预设规定,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则锁定所述拍摄功能。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述设备还包括:
信号接收模块,用于接收安装于禁止拍摄场所的基站发出的禁止拍摄信号;
信号判断模块,用于判断所述禁止拍摄信号是否存在。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述场所判断模块,包括:
禁止拍摄场所判定单元,用于判定所述所处的拍摄场所是否为所述禁止拍摄场所;
锁定单元,用于锁定所述拍摄功能;
图像捕获单元,用于捕获并识别所述拍摄对象的图像。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述分类模块,包括:
接收单元,用于接收预设图像类型,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型;
特征提取单元,用于提取所述拍摄对象的图像中的特征;
分类单元,用于使用分类器来对提取到的所述特征进行分类,分为所述人像类型或所述其他图像类型。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述行为判断模块,包括:
唇语信息捕获单元,用于捕获所述被拍摄人的唇语信息;
信息转换单元,用将所述唇语信息转换为文字信息;
信息判断单元,用于判断所述文字信息是否为“同意拍摄”,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则锁定所述拍摄功能。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述合规判断模块,包括:
图像数据集调用单元,用于调用所述人为预设规定的禁止拍摄对象的图像数据集;
对比匹配单元,用于将所述拍摄对象的图像与所述图像数据集进行对比匹配,判断是否匹配成功,若所述拍摄对象的图像与所述图像数据集中的图像数据匹配成功,则所述拍摄对象符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,锁定所述拍摄功能,若所述拍摄对象的图像与所述图像数据集中的图像数据匹配失败,则所述拍摄对象不符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,运行所述拍摄功能。
本发明在一较佳示例中可以进一步配置为,所述设备还包括:
锁定判断模块,用于判断所述拍照功能是否锁定;
锁定延时模块,用于所述拍照功能完成锁定时,将所述拍照功能锁定状态延时60秒后,解除锁定状态,初始化拍摄功能;
提示音模块,用于所述拍照功能未完成锁定时,播放“非法拍摄”的提示音,并返回执行所述锁定单元程序。
本发明目的三是提供一种禁止非法拍摄的设备,具有主动禁止用户的非法拍摄行为的特点。
本发明的上述发明目的三是通过以下技术方案得以实现的:
一种禁止非法拍摄的设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述禁止非法拍摄的方法的计算机程序。
本发明目的四是提供一种计算机存储介质,能够存储相应的程序,具有便于实现主动禁止用户的非法拍摄行为的特点。
本发明的上述发明目的四是通过以下技术方案得以实现的:
一种计算机可读存储介质,存储有能够被处理器加载并执行上述任一种禁止非法拍摄的方法的计算机程序。
综上所述,本发明包括以下至少一种有益技术效果:
1.通过在禁止拍摄场所锁定拍摄功能,可以有效禁止人们在博物馆、电影院、海关等禁止拍摄场所内进行拍摄活动,避免了非法拍摄行为,维护了这些场所的安全和隐私;
2.通过对拍摄对象的图像进行分类和识别,可以根据预设的图像类型来决定是否允许拍摄。对于人像类型的拍摄对象,若征得被拍摄人同意,则允许拍摄;若不同意,则锁定拍摄功能,从而保护了个人隐私权。对于其他图像类型的拍摄对象,通过识别和判断是否符合人为预设规定,可以避免非法拍摄行为,并维护了相关规定和利益的保护。既保护了个人的隐私权,又确保了合法拍摄的进行;
3.通过接收和判断禁止拍摄信号是否存在,可以快速、准确地识别所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所,并自动锁定拍摄功能。能够有效地避免在受限制区域内进行非法拍摄活动,保护了相关场所和人员的安全和隐私。与传统的警示标志相比,这种方法更加科技化和智能化,能够在更大程度上提高禁止拍摄场所的安全性和管理效率;
4.通过延时操作可以给用户一定的反应时间,以避免误判和提供更好的使用体验。其次,当拍照功能已被锁定时,系统能够重新确认场所信息,以确保禁止拍摄措施的有效性。同时,通过播放“非法拍摄”的提示音,可以进一步警示用户并提醒人们遵守规定,增强禁止拍摄的可视性和警示性。
附图说明
图1是本发明其中一实施例的禁止非法拍摄的方法一个流程示意图;
图2-1、图2-2、图2-3、图2-4是本发明其中一实施例的禁止非法拍摄的方法另一流程示意图;
图3是本发明其中一实施例的禁止非法拍摄的方法再一流程示意图;
图4是本发明其中一实施例的禁止非法拍摄的方法又一流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
参阅图1,为本申请实施例提供的一种禁止非法拍摄的方法的一个实施例,包括步骤S101-S105。
S101、将拍摄功能初始化;
首先,确保应用程序具有访问相机的权限。使用适当的API,如Android的Camera2API或iOS的AVFoundation,来检查和请求相机权限。其次,按照默认值对相机的各种参数进行调整,例如闪光灯、焦距、曝光等。其中闪光灯默认值为关闭,焦距的默认值为28-35mm,曝光的默认值为0。最后,使用相机API启动相机预览,将相机的图像显示在屏幕上。创建一个相机预览视图,在其中显示实时图像。
S102、判断所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所,若是,则锁定所述拍摄功能,若否,则捕获并识别拍摄对象的图像;
判定所处场所为禁止拍摄场所,设备会立即锁定拍摄功能,阻止用户进行任何拍摄操作。通过软件操作或硬件控制来实现,例如中止相机应用程序、禁止摄像头工作等方式。
判定所处场所不是禁止拍摄场所,则调用摄像头用于捕获拍摄对象的图像,并将图像进行预处理,最后将其作为输入传递给预设图像类型模型进行分类。
在本实施例中,可以通过图像比对的方式判断所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所,也可以通过是否接收到基站信号判断所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所,具体此处不做具体限定。
S103、根据预设图像类型将所述拍摄对象的图像进行分类,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型;
首先,通过使用机器学习模型,训练算法来自动识别和分类不同类型的图像。使用开源库,如TensorFlow或PyTorch,来构建和训练预设图像类型模型。使用计算机视觉技术来提取拍摄对象的图像的特征,并根据这些特征将拍摄对象的图像分类为人像类型和其他图像类型。例如,提取面部特征,如眼睛、鼻子和嘴巴等信息,来判断拍摄对象的图像是否包含人像。对于其他图像类型,可以考虑提取颜色、纹理、形状等特征,并将其与预设图像类型进行比较和分类。
如果使用云平台提供的图像识别API,则无需从头开始构建模型。这些图像识别API都基于先进的机器学习算法,可以提供准确的图像分类功能。只需将拍摄对象的图像上传到API,并接收返回的分类结果。例如,Google Cloud Vision API和Microsoft AzureComputer Vision API都提供了图像分类的功能。
S104、所述拍摄对象的图像为所述人像时,判断被拍摄人是否同意拍摄,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则锁定所述拍摄功能;
经过上述步骤,拍摄对象的图像的分类结果为人像,则首先需要判断被拍摄人的行为。此时主界面弹出提示框,提示框内显示文字:提醒被拍摄人说出“同意拍摄”。通过使用图形界面库如Tkinter或PyQt等来实现,以Tkinter库为例,调用messagebox.showinfo方法来弹出提示框,显示“提醒被拍摄人说出‘同意拍摄’”的文字内容。
终端捕获并识别被拍摄人的唇语信息,将唇语信息转换为文字信息,只有文字信息为“同意拍摄”的情况下,拍摄功能才能正常运行,否则锁定拍摄功能。
S105、所述拍摄对象的图像为所述其它图像时,识别所述拍摄对象是否符合人为预设规定的禁止拍摄对象,若是,则锁定所述拍摄功能,若否,则运行所述拍摄功能。
拍摄对象的图像的分类结果为其他图像时,则需要先识别所述拍摄对象是否符合人为预设规定的禁止拍摄对象。调用出位于云平台的人为预设规定的禁止拍摄对象的图像数据集,该图像数据集包括机密文件、受保护的文物、军事基地等。
利用计算机视觉技术,将拍摄对象的图像与图像数据集中的图像进行对比匹配。可以使用图像相似度度量方法(如特征提取和比对算法)来计算两个图像之间的相似度或差异度。如果拍摄对象的图像与图像数据集中的图像高度相似,则认为匹配成功,则所述拍摄对象符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,锁定拍摄功能;反之则匹配失败,则所述拍摄对象不符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,运行拍摄功能。
在一种可能的实施例方式中,如图2所示,步骤包括S201-S215。
S201、将拍摄功能初始化;
在本申请实施例中,步骤S201与上述实施例步骤S101类似,为避免重复,此处不再赘述。
S202、接收安装于禁止拍摄场所的基站发出的禁止拍摄信号;
首先需要在禁止拍摄场所内安装基站设备。基站应具备发射禁止拍摄信号的能力,并能够覆盖整个场所范围。基站设备通过无线电信号发射具有特定频率和格式的禁止拍摄信号。该信号可以是特定的无线电频段或者其他自定义的信号格式,用于标识禁止拍摄场所。由于有关禁止拍摄信号的具体频段和格式可能不同于地区或国家而异,且相关信息可能受到保密限制,在此不做具体举例。在实际应用时,参考当地的相关法规和标准,按照实际需要对禁止拍摄信号进行合理的定义和参数调整,以确保达到预期的效果。
同时,也应该在该场所内张贴“禁止拍摄场所”的标识,用于提示人们进入了禁止拍摄场所。
S203、判断所述禁止拍摄信号是否存在;
拍摄设备所处场所可能存在不同的基站发出的其他信号,终端需要接收并分析这些信号,判断其中是否存在禁止拍摄信号的特定频率、编码或其他特征,使用信号解析算法来辅助分析。例如使用编码解析算法,编码解析是一种用于解析信号中的编码方式的算法。它可以识别禁止拍摄信号中使用的编码方案(如二进制编码、差分编码、格雷码等),从而还原编码后的原始数据。
S204、所述禁止拍摄信号存在,则判定所述所处的拍摄场所为所述禁止拍摄场所,并执行S212,锁定拍摄功能;
根据信号分析结果,如果所处场所存在禁止拍摄信号,则可以判定所处的拍摄场所为禁止拍摄场所。此时,主界面弹出提示框,提示框内的文字内容为:已进入禁止拍摄场所。通过使用图形界面库如Tkinter或PyQt等来实现。以使用Tkinter库为例,调用messagebox.showinfo方法来弹出提示框,显示“已进入禁止拍摄场所”的文字内容。并执行S212,锁定拍摄功能。
S205、所述禁止拍摄信号不存在,则判定所述所处的拍摄场所不是所述禁止拍摄场所;
根据信号分析结果,如果所处场所不存在禁止拍摄信号,则可以判定所处的拍摄场所不是禁止拍摄场所。使用analyze_signal()函数进行信号分析并返回分析结果。如果分析结果为False,即所处场所不存在禁止拍摄信号,则所处的拍摄场所不是禁止拍摄场所。
S206、捕获并识别所述拍摄对象的图像;
首先调用摄像头用于捕获拍摄对象的图像,并将图像进行预处理,最后将其作为输入传递给预设图像类型模型进行分类。
使用getBitmapFromCamera()函数获取到拍摄对象的图像,然后将获取到的图像进行缩放,使其大小符合预设图像类型模型的输入要求。使用convertBitmapToByteBuffer()函数将缩放后的图像转换为预设图像类型模型所需的输入格式ByteBuffer。
S207、接收预设图像类型,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型;
预设图像类型模型可通过使用机器学习模型,训练算法得到。使用开源库,如TensorFlow或PyTorch,来构建和训练预设图像类型模型。使用计算机视觉技术来提取拍摄对象的图像的特征,并根据这些特征将拍摄对象的图像分类为人像类型和其他图像类型。例如,提取面部特征,如眼睛、鼻子和嘴巴等信息,来判断拍摄对象的图像是否包含人像。对于其他图像类型,可以考虑提取颜色、纹理、形状等特征,并将其与预设图像类型进行比较和分类。
也可直接使用云平台提供的图像识别API,则无需从头开始构建模型。这些图像识别API都基于先进的机器学习算法,可以提供准确的图像分类功能。只需将拍摄对象的图像上传到API,并接收返回的分类结果。例如,Google Cloud Vision API和Microsoft AzureComputer Vision API都提供了图像分类的功能。
S208、提取所述拍摄对象的图像中的特征;
要提取拍摄对象的图像中的特征,可以使用计算机视觉技术和深度学习模型。传统计算机视觉方法,提取颜色特征、纹理特征、形状特征、其他特征。包括:
颜色特征:通过提取拍摄对象的图像的颜色直方图或颜色矩来表征拍摄对象的图像的颜色信息。
纹理特征:使用纹理描述符(例如局部二值模式LBP、灰度共生矩阵GLCM等)来描述拍摄对象的图像的纹理信息。
形状特征:通过检测边缘、角点、轮廓等来提取拍摄对象的图像的形状特征。
其他特征:例如拍摄对象的图像的梯度、直线特征等。
而深度学习方法,包括:
卷积神经网络(CNN):使用预训练的CNN模型(如ResNet、VGG、Inception等),通过在模型的不同层级中提取特征,获取拍摄对象的图像的高级抽象表示。
特征提取器:将预训练的CNN模型的后几层剪枝,并将剩余的层作为特征提取器来提取拍摄对象的图像的特征。
特征匹配:使用特征匹配算法(如SIFT、SURF、ORB等)来提取特定点的描述符,对拍摄对象的图像进行关键点匹配,从而得到特征。
具体实施过程中,可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合以上两种方法,在一些简单的场景下,传统计算机视觉方法可能已经足够;而在一些复杂的场景中,深度学习方法通常表现更好。
S209、使用分类器来对提取到的所述特征进行分类,分为所述人像类型或所述其他图像类型;
使用监督学习方法,实现使用分类器对提取到的特征进行分类,预设图像类型模型即为分类器,基本分类过程如下:
特征向量表示:将从预设图像类型中提取的特征转换为数值特征向量。这可以是使用传统计算机视觉方法提取的特征,也可以是使用深度学习模型提取的特征。确保特征向量在数量上是相等且具有一致的维度。
分类预测:使用训练好的分类器对新的特征向量,即拍摄对象图像的特征向量,进行分类预测。将特征向量输入到分类器中,根据分类器的输出结果来确定拍摄对象的图像属于人像类型还是其他图像类型。
S210、所述所述拍摄对象的图像为所述人像时,判断被拍摄人是否同意拍摄,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则执行S212,步骤包括S2100-S2102:
S2100、捕获所述被拍摄人的唇语信息;
使用计算机视觉和机器学习技术,来捕获被拍摄人的唇语信息,将其以视频格式存储。以下是具体步骤:
唇语识别模型:从云端上获取到唇语识别模型,则无需训练模型。一些大型技术公司提供唇语识别的云端API服务,这些服务使用深度学习技术构建模型,并提供简单易用的接口,以便快速访问模型并进行预测。
特征提取并表示:将唇语信息视频序列转换为适合唇语识别模型输入的特征表示。可以使用预训练的图像特征提取模型(如ResNet、VGG等)来获取高级抽象特征。
S2101、将所述唇语信息转换为文字信息;
对唇语信息视频帧序列应用云端的唇语识别模型,得到相应的唇语信息。可以将唇语信息转化为文字的形式输出,以便后续处理或应用。
S2102、判断所述文字信息是否为“同意拍摄”,若是,则运行拍摄功能,若否,则执行S212。
通过采用基于Python和机器学习库Scikit-learn实现的一个简单的文本分类器,可以用于判断所述文字信息是否为“同意拍摄”,并相应地运行或锁定拍摄功能。
首先使用朴素贝叶斯算法作为分类器,并使用了CountVectorizer对文字信息进行向量化处理。其中,文字数据集包含了一些已标注的样本数据,来源于云端。创建一个朴素贝叶斯分类器clf,并使用fit函数对文字数据集进行训练。
然后将待判断的文字信息先转化为向量,然后使用训练好的分类器clf进行判断。当文字信息为“同意拍摄”时,则运行拍摄功能,否则锁定拍摄功能。
S211、所述拍摄对象的图像为所述其它图像时,识别拍摄对象是否符合人为预设规定的禁止拍摄对象,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则执行S212,步骤包括S2110-S2111:
S2110、调用所述人为预设规定的禁止拍摄对象的图像数据集;
首先终端从云端上获取人为预设规定的禁止拍摄对象的图像数据集,用于与拍摄对象的图像进行匹配。
S2111、将所述拍摄对象的图像与所述图像数据集进行对比匹配,判断是否匹配成功,若所述拍摄对象的图像与所述图像数据集中的图像数据匹配成功,则所述拍摄对象符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,执行S212,若所述拍摄对象的图像与所述图像数据集中的图像数据匹配失败,则所述拍摄对象不符合所述人为预设规定的禁止拍摄对象,运行所述拍摄功能。
首先将拍摄对象图像与图像数据集的匹配对比,使用match_images函数用于遍历人为预设规定的禁止拍摄对象的图像数据集,计算拍摄对象的图像与图像数据集中的每个图像的相似度。使用compute_similarity函数的差值法计算两幅图像的相似度,通过比较两幅图像的差异像素数量与总像素数来计算。并将相似度与阈值进行比较,阈值设置为0.65。如果相似度超过阈值,则认为匹配成功,判定拍摄对象为人为预设规定的禁止拍摄对象,并锁定拍摄功能;否则继续匹配其他图像,直到匹配失败,判定拍摄对象不是人为预设规定的禁止拍摄对象,并运行拍摄功能。
S212、锁定所述拍摄功能;
终端锁定拍摄功能,阻止用户进行任何拍摄操作。通过软件操作或硬件控制来实现,例如中止相机应用程序、禁止摄像头工作等方式。
中止相机应用程序,以Android设备为例:系统会首先发送SIGTERM信号给相机应用程序进程,试图请求其正常退出。如果该进程在一定时间内没有响应该信号,则系统会再发送SIGKILL信号给该进程,直接杀死相机应用进程。
禁止摄像头工作,以Android设备为例:首先获取root权限,终端打开/system/build.prop文件,并添加ro.camera.disabled=true以禁用摄像头。
待执行完成锁定拍摄功能程序后,需要执行步骤S213-S215。
S213、判断所述拍照功能是否锁定;
以Android设备为例,首先需要获取root权限,终端输入以下命令行,adb shell;su;service call camera 1。service call camera 1是一个adb shell命令,用于查询后台是否有应用程序正在调用摄像头服务。具体来说,这个命令通过向摄像头服务进程发出方法调用请求(method call),查询由ICameraService接口提供的isCameraInUse()方法的返回值。
S214、若是,则将所述拍照功能锁定状态延时60秒后,解除锁定状态,初始化拍摄功能;
在执行完上述命令后,如果返回结果为Result: Parcel(0),则表示后台中没有应用程序正在调用摄像头,则拍摄功能已锁定。此时需要将锁定状态延时60秒,解除锁定状态,并初始化拍摄功能。
通过使用postDelayed()方法,在延时60秒后执行指定的任务,即解除锁定状态。该方法接收两个参数:Runnable对象和延时时间(以毫秒为单位)。其中Runnable对象为要执行的“解除锁定状态”任务,可以通过匿名内部类或Lambda表达式来实现。
执行完“解除锁定状态”任务后,需要将拍摄功能初始化,则返回并执行初始化程序S201。
S215、若否,则播放“非法拍摄”的提示音,并返回执行所述锁定拍摄功能程序。
在执行完S213的命令后,如果返回结果为Result: Parcel(xxx),其中xxx可能是一个数字,表示后台中有应用程序正在调用摄像头,则拍照功能并未锁定。此时终端调用提示音的音频文件并播放,于设备扬声器播放“非法拍摄”的提示音。使用了MediaPlayer类来播放提示音音频文件,使用MediaPlayer.create()方法创建一个MediaPlayer对象并加载指定的音频资源。然后,通过调用start()方法开始播放音频。
播放完提示音音频后,返回执行锁定拍摄功能程序S212,重新锁定拍摄功能。
本申请实施例能够达到的有益效果包括:
1.通过在禁止拍摄场所锁定拍摄功能,可以有效禁止人们在博物馆、电影院、海关等禁止拍摄场所内进行拍摄活动,避免了非法拍摄行为,维护了这些场所的安全和隐私;
2.通过对拍摄对象的图像进行分类和识别,可以根据预设的图像类型来决定是否允许拍摄。对于人像类型的拍摄对象,若征得被拍摄人同意,则允许拍摄;若不同意,则锁定拍摄功能,从而保护了个人隐私权。对于其他图像类型的拍摄对象,通过识别和判断是否符合人为预设规定,可以避免非法拍摄行为,并维护了相关规定和利益的保护。既保护了个人的隐私权,又确保了合法拍摄的进行;
3.通过接收和判断禁止拍摄信号是否存在,可以快速、准确地识别所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所,并自动锁定拍摄功能。能够有效地避免在受限制区域内进行非法拍摄活动,保护了相关场所和人员的安全和隐私。与传统的警示标志相比,这种方法更加科技化和智能化,能够在更大程度上提高禁止拍摄场所的安全性和管理效率;
4.通过识别被拍摄人的唇语信息,来判断被拍摄人是否同意拍摄,能够准确判断出被拍摄人的拍摄意愿,一定程度上避免了偷拍等情况的发生,极大程度上保护了人们的隐私;
5.通过将拍摄对象的图像与人为规定预设的禁止拍摄对象的图像数据集进行对比匹配,能够精准地判断出所拍摄的对象是否为禁止拍摄对象,极大程度上保障了禁止拍摄对象的隐私性和安全性;
6.通过延时操作可以给用户一定的反应时间,以避免误判和提供更好的使用体验。其次,当拍照功能已被锁定时,系统能够重新确认场所信息,以确保禁止拍摄措施的有效性。同时,通过播放“非法拍摄”的提示音,可以进一步警示用户并提醒人们遵守规定,增强禁止拍摄的可视性和警示性。
本申请实施例还提供一种禁止非法拍摄的设备,包括初始化模块、场所判断模块、分类模块、行为判断模块和合规判断模块。
初始化模块,用于将拍摄功能初始化;场所判断模块,用于判断所处的拍摄场所是否为禁止拍摄场所;所述场所判断模块,还用于当所述场所判断模块确定所处的拍摄场所为所述禁止拍摄场所时,锁定所述拍摄功能;所述场所判断模块,还用于当所述场所判断模块确定所处的拍摄场所不为所述禁止拍摄场所时,捕获并识别拍摄对象的图像;分类模块,用于根据预设图像类型将所述拍摄对象的图像进行分类,所述预设图像类型包括人像类型和其他图像类型;行为判断模块,用于所述拍摄对象的图像为所述人像时,判断被拍摄人是否同意拍摄,若是,则运行拍摄功能,若否,则锁定拍摄功能;合规判断模块,用于所述拍摄对象的图像为所述其它图像时,识别所述拍摄对象是否符合人为预设规定,若是,则运行所述拍摄功能,若否,则锁定所述拍摄功能。
在本实施例中,可以是初始化模块将相机参数设置为默认值;场所判断模块将捕获到的图像传送至分类模块;分类模块将捕获到的图像分为人像类型或其他图像类型,分类模块将人像类型的图像传送至行为判断模块,将其他图像类型的图像传送至合规判断模块;行为判断模块将分析人像类型的图像中的唇语信息;合规判断模块将图像与人为预设规定的禁止拍摄对象的图像集进行对比匹配。
其中场所判断模块包括:禁止拍摄场所第一判定单元、锁定单元、禁止拍摄场所第二判定单元、图像捕获单元;其中分类模块包括:接收单元、特征提取单元、分类单元;其中行为判断模块包括:唇语信息捕获单元、信息转换单元、信息判断单元;其中合规判断模块包括:图像数据集调用单元、对比匹配单元。
在一种可能实施方式中,禁止非法拍摄的设备还包括:信号接收模块、信号判断模块、锁定判断模块、提示音模块、锁定延时模块。
在本实施例中,还可以是信号接收模块,用于接收安装于禁止拍摄场所的基站发出的禁止拍摄信号;信号判断模块,用于判断所述禁止拍摄信号是否存在;锁定判断模块,用于判断所述拍照功能是否锁定;锁定延时模块,用于所述拍照功能完成锁定时,将所述拍照功能锁定状态延时60秒后,解除锁定状态,初始化拍摄功能;提示音模块,用于所述拍照功能未完成锁定时,播放“非法拍摄”的提示音,并返回执行所述锁定单元程序。
需要说明的是:上述实施例提供的装置在实现其功能时,仅以上述各功能模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成,即将设备的内部结构划分成不同的功能模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。另外,上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思,其具体实现过程详见方法实施例,这里不再赘述。
本申请实施例提供了一种禁止非法拍摄的设备。禁止非法拍摄的设备可以包括:至少一个处理器,至少一个网络接口,用户接口,存储器,至少一个通信总线。
处理器用于调用存储器中存储有禁止非法拍摄的方法,当由一个或多个处理器执行时,使得禁止非法拍摄的设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述实施例禁止非法拍摄的方法,为避免重复,此处不在赘述。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。
本具体实施例仅仅是对本发明的解释,其并不是对本发明的限制,本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改,但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。
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