一种用于智慧社区的隐私防泄密方法及其系统

摘要

本申请实施例提供一种用于智慧社区的隐私防泄密方法，包括：获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧；提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量；建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系，同时对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理；对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据；利用从所述面部区域提取的面部特征量或者所述视频流中封装的面部特征量对用户的身份进行验证。本申请实施例的用于智慧社区的隐私防泄密方法，能够对智慧社区中的用户的隐私进行保护。

权利要求

1.一种用于智慧社区的隐私防泄密方法，其特征在于，包括：

获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧；

提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量；

建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系，基于视频帧以及该视频帧中的当前用户位置，通过该关联关系能够查询获取当前用户的面部特征量；同时对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理，从而不能从模糊处理后的视频帧中通过直接的面部观察或者辨识取得当前用户的身份信息；

对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据；

指定存在异常行为的人物所在的视频帧以及该人物在该视频帧中的当前用户位置；利用所述关联关系，根据存在异常行为的人物所在的视频帧以及该人物在该视频帧中的当前用户位置，从封装视频流中调取面部特征量，将其与预先存储的登记面部特征量进行比对，对用户的身份进行验证，并且用文字提示的方式展示登记的用户身份信息；其中所述提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，包括：提取每个所述的视频帧中覆盖当前用户身体区域的方框和覆盖当前用户面部区域的方框；

所述根据所述人物目标区域确定当前用户位置，包括：

将覆盖当前用户身体区域的方框相对的两个角的顶点坐标形成的二元组确定为当前用户的位置；或者将覆盖当前用户身体区域的方框相对的两个角的顶点坐标的均值确定为当前用户的位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当前用户的面部特征量，包括：当前用户的面部纹理特征量或者面部器官位置特征量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

若每个所述的视频帧中除所述当前用户之外还包括其他用户，则同时提取该其他用户的人物目标区域和面部区域，并根据该其他用户的人物目标区域确定该其他用户的用户位置，根据该其他用户的面部区域提取该其他用户的面部特征量；

建立所述视频帧、所述其他用户的用户位置和面部特征量之间的关联关系，同时对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的其他用户的面部区域进行模糊处理；以及将所述其他用户的用户位置和面部特征量根据关联关系封装至所述视频流并存储。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，包括：将所述面部特征量、当前用户位置作为模糊处理后的视频帧的附加信息进行封装。

5.一种用于智慧社区的隐私防泄密系统，包括：

视频帧获取模块，用于获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧；

视频帧处理模块，用于提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量；

关联模块，用于建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系；基于视频帧以及该视频帧中的当前用户位置，通过该关联关系能够查询获取当前用户的面部特征量；

模糊处理模块，用于对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理，从而不能从模糊处理后的视频帧中通过直接的面部观察或者辨识取得当前用户的身份信息；

封装模块，用于对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据；

验证模块，指定存在异常行为的人物所在的视频帧以及该人物在该视频帧中的当前用户位置；利用所述关联关系，根据存在异常行为的人物所在的视频帧以及该人物在该视频帧中的当前用户位置，从封装视频流中调取面部特征量，将其与预先存储的登记面部特征量进行比对，对用户的身份进行验证，并且用文字提示的方式展示登记的用户身份信息。

6.根据权利要求5所述的用于智慧社区的隐私防泄密系统，其特征在于：所述视频帧处理模块包括人物目标区域识别单元和面部区域识别单元，所述人物目标区域识别单元用于识别当前用户的人物目标区域，所述面部区域识别单元用于识别当前用户的面部区域。

7.根据权利要求5所述的用于智慧社区的隐私防泄密系统，其特征在于，还包括：存储模块，用于对用户身份信息及其对应的登记面部特征量进行存储；

并且，所述验证模块将从所述视频流中封装的面部特征量与所述存储模块中预先存储的登记面部特征量进行对比，进而确定所述当前用户的身份信息。

说明书

一种用于智慧社区的隐私防泄密方法及其系统

技术领域

[0001] 本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种用于智慧社区的隐私防泄密方法及其系统。

背景技术

[0002] 智慧社区运用各种智能化、信息化的手段为社区居民提供舒适便捷服务的过程中，不可避免涉及到对居民个人信息的采集、识别与记录。

[0003] 随着人脸识别技术的成熟和应用，在智慧社区的服务中对个人人脸信息的采集也越来越普遍。其中，典型场景是智能社区中的公共空间、公共设施、门禁、电梯等安装摄像头，采集带有人物面部图像的人物视频，利用面部特征与事先登记的面部特征比对，进行居民和访客的身份判别，赋予其使用公共设施、门禁通行、电梯楼层停靠的权限等；同时所采集的人物视频还被保存，用于安保防控以及取证，以及作为分析居民活动轨迹和提供社区服务的基础数据。

[0004] 但是，智慧社区对人物视频特别是其中的人物面部图像的采集、应用和存储过程中，需要考虑到对隐私权的保护。为了准确实现人脸识别，这些视频当中人物面部图像的清晰度很高，肉眼能够轻易辨识人物身份，一旦从智能社区内部系统中不当流出，有可能泄漏居民和访客的个人隐私，例如泄漏个人的行踪、住址、伴侣等社会关系。举例来说，如果社区的居民是某位明星，如果有人通过收买或者黑客手段从智能社区的内部系统当中取得了所采集的清晰人物视频，并在媒体上公之于众，无疑会给该居民的隐私带来巨大的侵犯，同时也会给社区的物业等运营方带来法律上的纠纷。

[0005] 可见，智慧社区需要有效的技术手段，防止携带清晰面部图像的人物视频从社区系统内部当中流出，包括被社区物业工作人员人为泄露或者被黑客攻击泄露，导致用户隐私被侵害。

发明内容

[0006] 有鉴于此，本申请的目的在于提出一种用于智慧社区的隐私防泄密方法及其系统，来对智慧社区中的用户的隐私进行保护，避免携带清晰面部图像的人物视频从社区系统内部当中流出，从而保护了用户的隐私安全。

[0007] 基于上述目的，在本申请的第一个方面，提出了一种用于智慧社区的隐私防泄密方法，包括：

[0008] 获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧；

[0009] 提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量；

[0010] 建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系，同时对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理；

[0011] 对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据；

[0012] 利用从所述面部区域提取的面部特征量或者所述视频流中封装的面部特征量对用户的身份进行验证。

[0013] 在一些实施例中，所述提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，包括：

[0014] 提取每个所述的视频帧中覆盖当前用户身体区域的方框和覆盖当前用户面部区域的方框。

[0015] 在一些实施例中，所述根据所述人物目标区域确定当前用户的位置，包括：

[0016] 将覆盖当前用户身体区域的方框相对的两个角的顶点坐标形成的二元组确定为所述当前用户位置。

[0017] 在一些实施例中，所述根据所述人物目标区域确定当前用户位置，包括：

[0018] 将覆盖当前用户身体区域的方框相对的两个角的顶点坐标的均值确定为当前用户的位置。

[0019] 在一些实施例中，所述当前用户的面部特征量，包括：

[0020] 当前用户的面部纹理特征量或者面部器官位置特征量。

[0021] 在一些实施例中，还包括：

[0022] 若每个所述的视频帧中除所述当前用户之外还包括其他用户，则同时提取该其他用户的人物目标区域和面部区域，并根据该其他用户的人物目标区域确定该其他用户的用户位置，根据该其他用户的面部区域提取该其他用户的面部特征量；

[0023] 建立所述视频帧、所述其他用户的用户位置和面部特征量之间的关联关系，同时对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的其他用户的面部区域进行模糊处理；以及将所述其他用户的用户位置和面部特征量根据关联关系封装至所述视频流并存储。

[0024] 在一些实施例中，所述对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，包括：

[0025] 将所述面部特征量、当前用户位置作为模糊处理后的视频帧的附加信息进行封装。

[0026] 在一些实施例中，对所述面部区域及其对应的面部特征量进行独立存储，并在权限验证合格后基于所述面部特征量调取对应的面部区域。

[0027] 基于上述目的，在本申请的第二个方面，还提出了一种用于智慧社区的隐私防泄密系统，包括：

[0028] 视频帧获取模块，用于获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧；

[0029] 视频帧处理模块，用于提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量；

[0030] 关联模块，用于建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系；

[0031] 模糊处理模块，用于对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理；

[0032] 封装模块，用于对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据；

[0033] 验证模块，利用从所述面部区域提取的面部特征量或者所述视频流中封装的面部特征量对用户的身份进行验证。

[0034] 在一些实施例中，所述视频帧处理模块包括人物目标区域识别单元和面部区域识别单元，所述人物目标区域识别单元用于识别当前用户的人物目标区域，所述面部区域识别单元用于识别当前用户的面部区域。

[0035] 在一些实施例中，还包括：

[0036] 存储模块，用于对用户身份信息及其对应的登记面部特征量进行存储；

[0037] 并且，所述验证模块将从所述面部区域提取的面部特征量或者所述视频流中封装的面部特征量与所述存储模块中预先存储的登记面部特征量进行对比，进而确定所述当前用户的身份信息。

[0038] 在一些实施例中，还包括：

[0039] 独立存储模块，用于对所述面部区域及其对应的面部特征量进行独立存储，并在权限验证合格后基于所述面部特征量调取对应的面部区域。

[0040] 本申请实施例提供一种用于智慧社区的隐私防泄密方法和系统，能够对智慧社区中的用户的隐私进行保护，避免携带清晰面部图像的人物视频从社区系统内部当中流出，从而保护了用户的隐私安全，提高了用户体验。

附图说明

[0041] 通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

[0042] 图1是本申请实施例一的用于智慧社区的隐私防泄密方法的流程图；

[0043] 图2是本申请实施例二的用于智慧社区的隐私防泄密系统的结构示意图；

[0044] 图3是本申请实施例三的用于智慧社区的隐私防泄密系统的结构示意图。

具体实施方式

[0045] 下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

[0046] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

[0047] 如图1所示，是本申请实施例一的用于智慧社区的隐私防泄密方法的流程图。本实施例的用于智慧社区的隐私防泄密方法，可以包括以下步骤：

[0048] S101：获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧。

[0049] 本申请实施例的方法可以应用于智慧社区，具体地，可以通过设置在智慧社区对应位置处的视频采集设备采集用户的视频信息，本实施例是以针对智慧社区中的单一用户方法对本申请的技术方案进行说明。在本实施例中，智慧社区中的公共空间、公共设施、门禁和电梯等可以安装有视频采集设备，例如摄像头，通过视频采集设备可以获取到当前用户的视频信息，该视频信息可以包括当前用户的面部图像，并且，视频信息包括预设数量的视频帧，例如每段视频信息中包括15到30帧视频帧。

[0050] S102：提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量。

[0051] 在本实施例中，当获取到当前用户的视频信息后，可以对所述视频信息中的每帧视频帧进行处理。具体地，对于每一帧视频帧，提取每个视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域。例如，可以提取所述的视频帧中覆盖当前用户身体区域的方框，即用户的图像在所述视频帧中的外接矩形，并将该外接矩形的一组相对的顶点的坐标作为在该视频帧中的当前用户位置。例如可以将该外接矩形左上顶点的坐标(x1，y1)和右下顶点的坐标(x2，y2)作为在该视频帧中的当前用户位置。而对于当前用户在该视频帧中的面部区域，同样可以以当前用户面部图像的外接矩形所在区域作为当前用户的面部区域。

[0052] 同时，利用现有技术中的人脸识别技术提取当前用户的面部区域的面部特征量，本实施例中的面部特征量既可以是面部纹理特征量，也可以是面部器官位置特征量，由于人脸识别技术是已经公开的技术，这里不再详细对提取当前用户的面部特征量的详细过程进行具体说明。

[0053] S103：建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系，同时对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理。

[0054] 在本实施例中，当针对每个视频帧确定当前用户位置和生成当前用户的面部特征量后，建立所述视频帧、当前用户位置与面部特征量的关联关系，即将每个视频帧与从该视频帧中提取的当前用户所在的当前用户位置和该当前用户的面部特征量对应起来。从而，可以实现基于视频帧以及该视频帧中的当前用户位置，通过该关联关系查询获取当前用户的面部特征量。在建立所述关联关系后，对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理，这样，就不能从模糊处理后的视频帧中通过直接的面部观察或者辨识取得当前用户的身份信息等隐私信息，进而避免了用户的隐私的泄露。

[0055] S104：对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据。

[0056] 在本实施例中，当对视频帧进行模糊处理后，将预设数量的模糊处理后视频帧为一个包，从而将所有视频帧封装成视频流，所述视频流可以存储在智慧社区系统的内部服务器上，将所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据——例如在安保防控取证中可以调取处于特定时段和位于社区特定地点的该视频流，用于分析是否发生非法闯入、不正常游荡等异常人物行为；在社区服务中可以分析社区在特定时段和特定地点的人员出入分布，从而为社区内的管理调度提供参考依据。由步骤S101到S103可知，作为安保防控取证和社区服务的基础数据的视频流中，只含有用户的模糊的面部图像，即仅根据视频流不能辨认识别用户的身份，这样，用作安保防控和社区服务的基础数据不涉及用户的隐私数据，不论是社区内部管理人员还是外部人员都不能直接获得含有清晰面部图像的视频流，同时又能够起到安防和社区服务作用。当需要对视频流中的用户的身份进行确认时，可以通过该用户出现的视频帧及在该帧中的当前用户位置与面部特征量的关联关系，来调取用户的面部特征量，进而确定用户的身份。

[0057] S105：利用从所述面部区域提取的面部特征量或者所述视频流中封装的面部特征量对用户的身份进行验证

[0058] 在本发明中，可以预先对用户身份信息及其对应的登记面部特征量进行存储。例如，社区业主可以在办理物业登记过程中登记用户身份信息——例如姓名、身份证号码、居住楼号和房间号等，进而可以采集该业主的面部特征量，作为所述登记面部特征量进行存储。所登记的用户身份信息及其对应的登记面部特征量可以用于对用户的身份进行验证。进而，利用步骤S102中从所述面部区域提取的面部特征量，或者利用步骤S104所存储的视频流中封装的面部特征量，将其与预先存储的所述登记面部特征量进行比对，从而识别出用户身份信息。

[0059] 例如，本步骤可以用于门禁、电梯、公共设施的身份权限验证。具体地，门禁设施可以获取预先登记的业主的用户身份信息及其登记面部特征量，并且，当某个当前用户希望取得该门禁通行权时，可以由该门禁设施的摄像头执行所述步骤S101取得视频信息，进而门禁设施执行步骤S102，从所述面部区域提取当前用户的面部特征量，进而，门禁设施执行本步骤S105，并将当前用户的面部特征量与预先登记的业主的登记面部特征量进行比对，判断该当前用户是否属于具有通行权限的业主，进而判断是否允许当前用户通行。

[0060] 进而，在步骤S103，该门禁设施可以针对摄像头拍摄的视频信息，建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系，同时对所述视频帧进行模糊处理；以及在步骤S104对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成封装的视频流并存储。从而，在上述安保取证或者社区服务中，智慧社区物业的工作人员可以调用该封装的视频流进行分析，假设发现存在异常人物行为，可以执行本步骤S105，首先工作人员可以指定存在异常行为的人物所在的视频帧以及该人物在该视频帧中的当前用户位置——例如在视频帧中以光标勾选该人物的当前用户位置，进而利用所述关联关系，从封装视频流中调取面部特征量，视频流中封装的面部特征量，将其与预先存储的所述登记面部特征量进行比对，从而识别出用户身份信息。这样，虽然物业工作人员不能直接获得和辨识视频帧中的人物面部，但是当发现例如异常人物行为、非法闯入等现象而需要对涉及该行为的人物进行身份验证时，仍然可以通过步骤S105获取用户身份信息的反馈，例如可以用文字提示的方式展示用户登记的姓名、居住楼号和房间号等用户身份信息。本申请实施例的用于智慧社区的隐私防泄密方法，用作安保防控和社区服务的基础数据的视频流中的用户的面部区域是经过模糊处理的，从而能够对智慧社区中的用户的隐私进行保护，避免携带清晰面部图像的人物视频从社区系统内部当中流出，从而保护了用户的隐私安全，提高了用户体验。同时基于关联关系以及封装视频流中的面部特征量，在模糊化人物面部区域的情况下仍然可以进行涉及用户身份验证的应用。

[0061] 此外，作为本申请的一个可选实施例，在上述实施例中，在根据所述人物目标区域确定当前用户位置时，还可以将覆盖当前用户身体区域的方框相对的两个角的顶点坐标的均值确定为当前用户的位置。例如，覆盖当前用户身体区域的方框相对的两个角的顶点坐标为(x1，y1)和(x2，y2)，则可以将坐标为((x1+x2)/2，(y1+y2)/2)的点确定为当前用户位置。此外，还可以选取其他与覆盖当前用户身体区域的方框相对的两个角的顶点的坐标相关的点确定为当前用户位置，这里不再一一列举。

[0062] 在本申请的一些实施例中，若每个所述的视频帧中除所述当前用户之外还包括其他用户，则同时提取该其他用户的人物目标区域和面部区域，并根据该其他用户的人物目标区域确定该其他用户的用户位置，根据该其他用户的面部区域提取该其他用户的面部特征量，并在对当前用户的人物目标区域和面部区域进行如步骤103至105的处理的同时，对该其他用户的位置和面部特征量进行同样的处理；包括建立所述视频帧、所述其他用户的用户位置和面部特征量之间的关联关系，同时对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的其他用户的面部区域进行模糊处理；以及将所述其他用户的用户位置和面部特征量根据关联关系封装至所述视频流并存储。

[0063] 作为本申请的一个可选实施例，在上述实施例中，所述对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，包括：将所述面部特征量、当前用户位置作为模糊处理后的视频帧的附加信息进行封装。

[0064] 在一些实施例中，对于步骤S102中提取的面部区域原始图像及面部特征量，本发明可以对所述面部区域及其对应的面部特征量进行独立存储。从而，对于通过分析封装视频帧获得需要进行身份验证的人物，在根据关联关系提取其面部特征量后，除了在步骤S105中与预先存储的所述登记面部特征量进行比对以外，也可以由相比物业工作人员具有更高访问权限的人员基于所述面部特征量，查询获取上述独立存储的面部区域原始图像。例如警方需要获取某个可疑人物的实际面部图像时，即可以在权限验证合格后基于所述面部特征量调取该人物的真实面部图像。

[0065] 如图2所示，是本申请实施例二的用于智慧社区的隐私防泄密系统的结构示意图。本实施例的用于智慧社区的隐私防泄密系统，可以包括：

[0066] 视频帧获取模块201，用于获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧。

[0067] 具体地，所述视频帧获取模块201例如可以是设置在智慧社区对应位置处的视频采集设备，通过视频帧获取模块201采集用户的视频信息。在本实施例中，智慧社区中的公共空间、公共设施、门禁和电梯等可以安装有视频采集设备，例如摄像头，通过视频采集设备可以获取到当前用户的视频信息，该视频信息可以包括当前用户的面部图像，并且，视频信息包括预设数量的视频帧，例如每段视频信息中包括15到30帧视频帧。

[0068] 视频帧处理模块202，用于提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量。

[0069] 具体地，所述视频帧处理模块202可以对于每一帧视频帧，提取每个视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域。例如，可以提取所述的视频帧中覆盖当前用户身体区域的方框，即用户的图像在所述视频帧中的外接矩形，并将该外接矩形的一组相对的顶点的坐标作为当前用户在该视频帧中的当前用户位置。例如可以将该外接矩形左上顶点的坐标(x1，y1)和右下顶点的坐标(x2，y2)作为当前用户在该视频帧中的位置。而对于当前用户在该视频帧中的面部区域，同样可以以当前用户面部图像的外接矩形所在区域作为当前用户的面部区域，同时，利用现有技术中的人脸识别技术提取当前用户的面部区域的面部特征量，本实施例中的面部特征量既可以是面部纹理特征量，也可以是面部器官位置特征量。

[0070] 关联模块203，用于建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系；在本实施例中，当针对每个视频帧确定当前用户位置和生成当前用户的面部特征量后，建立该视频帧及该视频帧中所述当前用户位置与面部特征量的关联关系，从而可以实现基于视频帧以及该视频帧中所述当前用户位置可以获取当前用户的面部特征量。

[0071] 模糊处理模块204，用于对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理。

[0072] 在建立所述关联关系后，对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理，这样，就不能从模糊处理后的视频帧中直接辨认获取当前用户的身份信息等隐私信息，进而避免了用户的隐私的泄露。

[0073] 封装模块205，用于对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据。

[0074] 验证模块206，利用从所述面部区域提取的面部特征量或者所述视频流中封装的面部特征量对用户的身份进行验证。

[0075] 存储模块207，用于对用户身份信息及其对应的登记面部特征量进行存储。

[0076] 本申请实施例的用于智慧社区的隐私防泄密系统，能够对智慧社区中的用户的隐私进行保护，避免携带清晰面部图像的人物视频从社区系统内部当中流出，从而保护了用户的隐私安全，提高了用户体验。

[0077] 如图3所示，是本申请实施例三的用于智慧社区的隐私防泄密系统的结构示意图。本实施例的用于智慧社区的隐私防泄密系统，包括：

[0078] 视频帧获取模块301，用于获取当前用户的视频信息，所述视频信息包括预设数量的视频帧。

[0079] 视频帧处理模块302，用于提取每个所述的视频帧中的当前用户的人物目标区域和面部区域，根据所述人物目标区域确定在视频帧中的当前用户位置，根据所述面部区域提取当前用户的面部特征量。

[0080] 关联模块303，用于建立所述视频帧、当前用户位置以及面部特征量之间的关联关系

[0081] 模糊处理模块304，用于对所述视频帧进行模糊处理，将所述视频帧的当前用户的面部区域进行模糊处理。

[0082] 封装模块305，用于对模糊处理后的视频帧和所述面部特征量、当前用户位置根据所述关联关系进行封装，生成视频流并存储，所述视频流用作安保防控取证和社区服务的基础数据。

[0083] 验证模块306，利用从所述面部区域提取的面部特征量或者所述视频流中封装的面部特征量对用户的身份进行验证

[0084] 存储模块307，用于对所述面部区域及其对应的面部特征量进行存储。

[0085] 本实施例中的各功能模块与在实施例二中的对应的功能模块的工作原理相同，这里不再赘述。需要说明的是，本实施例中的视频帧处理模块302可以进一步包括人物目标区域识别单元3021和面部区域识别单元3022，所述人物目标区域识别单元3021用于识别当前用户的人物目标区域，所述面部区域识别单元3022用于识别当前用户的面部区域。

[0086] 此外，还包括：独立存储模块308，用于对所述面部区域及其对应的面部特征量进行独立存储，并在权限验证合格后基于所述面部特征量调取对应的面部区域。

[0087] 本申请实施例的用于智慧社区的隐私防泄密系统，能够对智慧社区中的用户的隐私进行保护，避免携带清晰面部图像的人物视频从社区系统内部当中流出，从而保护了用户的隐私安全，提高了用户体验。

[0088] 以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。