23、个人数据隐私保护技术:Hippocratic Databases与P3P解析

个人数据隐私保护技术:Hippocratic Databases与P3P解析

1. Hippocratic Databases(HDB)概述

Hippocratic Databases是一种以数据库为背景,旨在保护个人数据隐私的综合愿景。其灵感来源于希波克拉底誓言中的隐私条款,致力于将隐私作为数据库的基本原则,构建符合该誓言精神的数据库。

2. HDB现有技术

在2008年,Tyrone Grandison等人描述了当时存在的HDB相关技术,具体如下:
| 技术名称 | 技术描述 | 参考工作 |
| — | — | — |
| 主动执行系统 | 依据细粒度隐私政策、适用法律和个人选择,限制对个人信息的访问和披露 | Agrawal等(2003a, b)、(2006);Dillard(2011) |
| 合规审计机制 | 跟踪过去的信息披露,以支持对可疑披露的调查 | Agrawal等(2004a, b) |
| 主权信息集成(SII)架构 | 允许多个自主数据库在不使用可信第三方的情况下进行安全信息共享 | Agrawal等(2003b)、Agrawal和Terzi(2006)、Agrawal等(2006) |
| 保序加密方案(OPES) | 用于数字数据的加密方案,保留加密值的顺序,以便在服务器上处理范围查询和MIN、MAX、COUNT查询而无需解密数据 | Agrawal等(2004b) |

3. HDB待开发技术

为使HDB适用于现实环境,2008年仍有一些技术需要创建或开发,包括:
- 支持有限收集、有限保留和开放性原则的工具。
- 改进的政

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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