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