自动的基于人类情感的面部表情

文摘

个人访谈和审讯期间的关心治疗刺激努力发展“非侵入性的技术快速评估的可信度语句由个人在各种观察环境。方法或过程有可能精确地分析资源集中推进卓越运营和提高分析能力。面部表情有能力公社情绪和调节人际关系的行为。在过去的30年里,科学家们已经开发了基于观察者的方法,可用于分类和关联与人类情感的面部表情。然而,这些方法已被证明是劳动密集型,定性,难以标准化。面部动作编码系统(流式细胞仪)是最广泛使用的测量和验证方法和有关面部行为。自动面部表情识别系统(之后)自动化的手动实践流式细胞仪,利用结算系统背后的研究和技术自动面部图像分析系统(AFA)系统。这方便,实时系统将检测七普遍情感的表达(图1),向调查人员提供指标存在的欺骗在面试过程中。此外,该系统将包括功能,如完整视频维护,快照生成,和病例管理实用程序,让用户重新评估详细采访在稍后的日期

关键字

文档聚类的概念,平分k - means算法,句子特征,总结。

介绍

政府机构和其他组织通常需要发布微数据,例如,医疗数据或统计数据,研究和其他用途。通常情况下,这样的数据存储在一个表中,每条记录(行)对应于一个人。每个记录有很多属性,可分为以下三个类别。(1)清楚地识别个体的属性。这些被称为明确的标识符,包括,例如,社会安全号码。(2)属性的值时,加在一起有可能识别一个人。这些被称为quasi-identifiers,可能包括,例如,你的出生日期和性别。(3)被认为敏感的属性,如疾病和薪水。

当释放微数据,有必要防止个人敏感信息的披露。两种类型的信息披露已确定在文献[8],[15]:身份信息披露和属性信息披露。身份披露发生在个体与一个特定的发布表中的记录。属性披露发生在新透露一些个人信息,例如,the released data makes it possible to infer the characteristics of an individual more accurately than it would be possible before the data release. Identity disclosure often leads to attribute disclosure. include both explicit identifiers and quasiidentifiers.

二世。从k-ANONYMITY l-DIVERSITY

保护k-anonymity提供简单和容易理解。如果一个表满足k匿名对一些价值

k,然后人都知道只有quasi-identifier值的一个个人无法找到对应的记录,个人有信心超过1 / k。

虽然k-anonymity防止身份披露,它不提供足够的保护属性披露。这是被几个作者,例如,[23],[33],[40]。两次袭击被确定在[23]:同质性攻击和攻击的背景知识。

示例1:表1原始数据表,表2是一个匿名的版本满足3-anonymity。这种疾病属性是敏感的。假设爱丽丝知道鲍勃是一个27岁的男子,他生活在邮政47678和鲍勃的表中的记录。从表2,爱丽丝可以得出这样的结论:鲍勃对应于第一批三个记录,因此必须有心脏病。这是同质性攻击。背景知识攻击的一个例子,假设,通过了解卡尔的年龄和邮政编码,爱丽丝可以得出这样的结论:卡尔对应于一个记录在表2中最后一个等价类。此外,假设爱丽丝知道卡尔罹患心脏病的风险很低。这种背景知识使爱丽丝认为卡尔最有可能患有癌症。

1)l-diversity截然不同。最简单的理解“代表”将以确保至少有l敏感属性的不同值在每一个等价类。不同的l多样性并不妨碍概率推理攻击。一个等价类可以有一个值比其他值更频繁出现,使敌人能够得出这样的结论:一个实体等价类中很可能有价值。这种动机的发展以下强l多样性的概念。

2)概率l-diversity。一个匿名表满足概率l多样性如果一个敏感的频率值在每组最多1 / l这保证一个观察者不能推断出个体的敏感值的概率大于1 / l

3)熵l-diversity。等价类E的熵定义在哪个年代的域敏感的属性,和p (E, S)是记录的一部分,有敏感的价值。

据说一个表熵的多样性如果为每一个等价类E,熵(E)≥日志l”。熵l -多样性比不同的多样性。作为[23]指出,以熵的l多样性对于每个等价类,整个表的熵必须至少日志(l)。有时这可能限制太多,整个表的熵可以低一些值是非常普遍的。这将导致以下少保守“l多样性的概念。

4)递归(c、l ')多样性。递归(c、l)多样性(c是一个浮动的数字和l是一个整数)确保最常见的值没有出现得太频繁,和更少的频率值不会出现得很少。

让m值的数量在一个等价类,国际扶轮,1 _≤≤我是第i的次数最频繁的敏感值出现在一个等价类大肠然后E据说递归(c、l ')多样性如果r1 < c (rl + rl + 1 +…+ rm)。据说一个表递归(c、l)多样性如果所有等价类递归(c、l)多样性。

三世。“l多样性的局限性

而“多样性原则代表了一个重要的一步超越k-anonymity防止属性披露,它有几个缺点。l-diversity可能难以实现,可能无法提供足够的隐私保护。

示例2:假设原始数据只有一个敏感属性:试验结果为特定的病毒。它takestwo价值观:积极的和消极的。进一步假设有10000条记录,其中99%是负数,only1%是积极的。然后这两个值有不同程度的敏感性。一个不会介意betested消极,因为这样一个99%的人口是一样的,但不想被认为是阳性。在这种情况下,2-diversity不提供足够的隐私保护的等价类只包含负面的记录。为了有一个独特的2-diverse表,最多可以有10000×1% = 100等价类和信息损失会很大。还观察到,因为敏感属性的熵在整个表很小,如果一个人使用熵l -多样性,必须设置为一个较小的值。l多样性是不足以防止属性披露。

下面我们提出了两种攻击l多样性。

偏斜攻击:当总体分布是倾斜的,令人满意的多样性并不妨碍属性披露。

步骤1:让P是一组元组划分为r分区{P1, P2,……,公关}

步骤2:如果π(1 < =我< = r)至少包含n记录,然后π满足(n, t)亲密的要求。

步骤3:如果π(1 < =我< = r)包含小于n记录,该算法计算π之间的距离和每个分区在父(P)。

步骤4:如果存在至少一个大分区(至少含有n记录)的父(P)距离Pi (D(π,Q))是t最多

第五步:π满足(n, t)亲密的要求。

诉提出了系统的体系结构

方法描述

管理

•研究人员发布表提供有用的信息,它提供了信息披露风险的个人数据表中。

•因此,我们的目标是限制披露风险收益最大化的同时提供一个可接受的水平。

•这是通过假名活力之前发布的数据。

•匿名化的第一步是删除明确的标识符。

•然而,这是不够的,因为敌人可能已经知道的quasi-identifier值表中的一些人。这些知识可以从个人知识(例如,亲自了解一个特定的个人),或从其他公开的数据库(例如,选民登记名单),包括明确的标识符和quasi-identifiers。

调查

•政府机构和其他组织通常需要发布微数据,例如,医疗数据或统计数据,研究和其他用途。

•通常情况下,这样的数据存储在一个表中,每条记录(行)对应于一个人。

•每个记录有很多属性,可分为以下三个类别:

1)属性清楚地识别个体。这些被称为明确的标识符,包括,例如,社会安全号码。

•2)属性的值时加在一起可以识别一个人。这些被称为quasi-identifiers,可能包括,例如,邮政编码,出生日期和性别。

•3)被认为敏感的属性,如疾病和薪水。当释放微数据,有必要防止个人敏感信息的披露。

•两种类型的信息披露在文献中已确定:身份信息披露和属性信息披露。

•身份披露发生在个体与一个特定的发布表中的记录。安全

•保护k-anonymity提供简单和容易理解。

•如果表满足k-anonymity k值,然后人都知道只有quasi-identifier值的一个个人无法找到对应的记录,个人有信心大于1 = k。

•虽然k-anonymity防止身份披露,它不提供足够的保护属性披露。

隐私保护措施

•在本文中,我们提出一个新颖的隐私概念叫做“亲密”。

•我们第一次正式的全球背景知识和提出要求的基本模型t-closeness敏感属性在任何等价类的分布接近属性的分布在整个表。

•这有效地细化信息的数量限制一个观察者可以学习。然而,数据分析工具显示t-closeness大大限制了大量的有用的信息,可以从公布的数据中提取。

•这限制敏感个人信息的数量虽然保留了对大群特征和模式。

•将敏感属性值之间的距离,我们使用挖土机距离度量来衡量两个分布之间的距离。

•我们也表明EMD有其局限性和描述我们站设计测量的距离。

数据发布

•保护隐私数据发布在其他几个方面一直得到广泛的研究。

•首先,背景知识带来了额外的挑战在定义隐私需求。

•第二,几个工作认为持续的数据发布,即。,再版的数据后更新。

•防止会员信息披露存在,它不同于身份/属性披露。显示知识的数据发布的匿名化算法可以泄漏额外敏感

屏幕截图

六。结论和未来的工作

虽然k-anonymity防止身份披露,它不提供足够的保护属性披露l的多样性的概念试图解决这个问题。我们已经表明,l的多样性存在许多局限性,特别是提出了两个攻击l的多样性。因此我们提出了一种新颖的隐私概念叫做“亲密”和更灵活的隐私模式称为(n, t)亲密。我们解释的理由(n, t)——亲密关系模型,并证明它达到一个更好的平衡之间的隐私和效用。将语义距离,我们选择使用挖土机的距离测量。我们也指出EMD的局限性,为设计提供站距离测量,并提出一个新的距离测量,满足所有的需求。最后,通过对实际数据的实验,我们表明,相似的攻击是一个真正关心和(n, t)——亲密关系模型更好地保护数据,提高数据发布的效用。

引用

1. c . Aggarwal“k-Anonymity和维度的诅咒”的国际Conf. Proc.超大型数据基地(VLDB), 901909年,2005页。
2. g . Aggarwal t·费德k . Kenthapadi奇,r . Panigrahy d·托马斯·a·朱,“通过集群,实现匿名”Proc。美国电脑。数据库系统原理(PODS), 153 - 162年,2006页。
3. r·k·Ahuja t·l·马尼安蒂和j·b·奥林网络流:理论、算法和应用,新世纪,Inc ., 1993。
4. r . j .时任尼加拉瓜和r . Agrawal”,通过最优k -匿名化数据隐私,”Proc。如您相依数据工程(ICDE), 217 - 228年,2005页。
5. f·巴克斯,a .格罗夫j.y. Halpern, d·科勒,“从统计的信念”,国家会议Proc.人工智能(AAAI), 602 - 608年,1992页。
6. J.-W。孙Byun, y,大肠Bertino和n . Li”安全的匿名化增量数据集,“安全数据管理(SDM), 4863年,2006页。
7. 在公元前。陈、k·勒费弗和r . Ramakrishnan,“隐私天际线:隐私与多维敌对的知识,“Proc.的如Conf.超大型数据基地(VLDB), 770 - 781年,2007页。
8. g·t·邓肯和d·兰伯特“Disclosure-Limited数据传播,”美国统计协会杂志》81卷,28,1986页。
9. b . c . m . Fung k . Wang和p . s . Yu”自上而下的专门化的信息和隐私保护,“Proc。如您相依工程(ICDE)的数据,205216年,2005页。
10. c·r·吉文斯和r . m . Shortt”一类瓦瑟斯坦指标概率分布,”密歇根州数学期刊,31卷,第240 - 231页,
1984年。