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Essay from the year 2008 in the subject Sociology - Law, Delinquency, Abnormal Behavior, grade: 2.0, University of Münster, course: Experiencing the city, language: English, abstract: The appearance of surveillance cameras in public areas in the UK (streets, parks, car parks, shopping malls etc) is obvious to everyone using these kinds of spaces. They are used to watch people's activities and behaviour and, if necessary react towards crime or anti-social behaviour. The UK is by far the most advanced country in Europe in regards to public surveillance research and installation. In the last decade the coverage has grown dramatically. In 1990 there were three town centre schemes with approximately 100 cameras and in 2002 there were approximately 500 schemes with around 40,000 cameras. The impression can be made that it is used as a general tool to prevent crime and promote a safer and cleaner community. But is it as effective as it promises to be and to what extent does it effect people's perception and activity in neighbourhoods and cities? To what extent does CCTV influences the urban designer work? What needs to be considered when implementing CCTV in existing and new developments? This paper will help to understand the complexity of this question and issues related with its context. One approach to the topic lays in the question: Why do people feel scared and insecure in public areas? The 'fear of crime' has become an important issue to consider within urban design and town planning. Being afraid of being a victim of crime can be positive if it leads to increased crime prevention, but it can also affect people's quality of life in a negative way. This fear gets projected on the appearance of places and their users which lead towards banning beggars and on-street traders. In the argument about public surveillance, it is often mentioned that constant camera monitoring is reducing this 'fear of crime'.
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EAN: 9783640354887
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As technology evolves, we develop new devices equipped with embedded cameras. An important application using this technology is face classification, usually applied to: surveillance, biometric verification or gesture recognition in user-friendly interfaces. Traditionally, images are treated as high dimensional vectors with the pixel values. Feature extraction is used to reduce this dimensionality, learning invariant discriminant characteristics that improve the posterior classification on the face subspace. The first part of this book introduces the classifier combination methods to derive a new family of feature extraction techniques making no specific statistical assumptions on the data to classify. Psychological studies suggest that humans give a lot of importance to external features (hair, forehead and lateral zone). In the second part of this book we introduce a top-down fragment-based framework to model the external information of face images, solving the lack of alignment of the external regions and the extreme diversity among subjects. We conclude with some methods to combine internal and external features, improving the face classification results.
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EAN: 9783836472951
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