前面我们学习了《C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取》，用的是基本的LBP特征的提取，这次我们接着上次的代码，来看看扩展的ELBP的特征提取。
数字经济时代，随着开源应用软件开发方式的使用度越来越高，开源组件逐渐成为软件开发的核心基础设施，但同时也带来了一些风险和安全隐患。为了解决这些问题，二进制软件成分分析技术成为了一种有效的手段之一。通过对二进制软件进行成分分析，可以检测其中的潜在风险，并提供对用户有价值的信息。
代码已开源: https://github.com/JoestarK/LiDAR-Iris
本文介绍了如何通过IDA逆向分析技术，对目标程序进行逆向工程，以提取函数信息，并生成对应的.sig文件。通过使用IDA的F5功能，可以快速对目标程序进行逆向分析，生成高质量的.sig文件，从而为后续的IDA分析、漏洞利用等工作提供重要的基础。
该系列文章将系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
论文： https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1566253523001860
春恋慕 为进一步探究基于度量学习的深度哈希图像检索方法，阅读IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium会议论文:Deep Metric and Hash-Code Learning for Content-Based Retrieval of Remote Sensing Images。论文题目翻译成中文便是基于深度度量和哈希码学习的遥感图像内容检索。
前一篇带来了清华唐杰老师的分享“图神经网络及认知推理总结和普及”或“Graph Neural Networks and Applications—A Review”。这篇文章将介绍作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这是两篇非常经典的安全论文，希望您喜欢。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
作者来自ETHZ Computer Vision实验室，本文设计了ZippyPoint，它是一个用于特征点提取的网络。与ORB的描述子类似，ZippyPoint得到的也是二进制描述子。该特征点可以获得与基于学习的特征匹配以及视觉定位性能，同时速度提升5倍。
知乎上看到一个话题—— 目前火热的 Deep Learning 会灭绝传统的 SIFT / SURF 特征提取方法吗？ ---- 由于之前研究过SIFT和HOG这两种传统的特征提取方法，故本篇文章先对SIFT和HOG作一综述，并比较二者优缺点。之后，将SIFT和HOG同神经网络特征提取做一对比，浅谈对上述问题的看法。如果能写得快一些，再简单介绍其他几种传统的特征提取的方法——SURF、ORB、LBP、HAAR等等。 ---- 目录 [1] SIFT（尺度不变特征变换） [2] HOG（方向梯度直方图）
Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
【导读】近日，中山大学、新加坡国立大学和奇虎360人工智能研究院团队提出了一种具有注意机制的对抗哈希网络（adversarial hashing network）来进行跨模态检索，通过选择性地聚焦多模态数据中有信息量的部分来提升相似性内容的度量性能。文中利用对抗网络在跨模态检索中实现了注意力机制，提出的HashGAN大幅提升了现有的最好的方法。提出的HashGAN包含三个模块：（1）特征学习模块，来获得特征表示；（2）注意力生成模块，其生成一个注意力mask，用于获得被关注（前景）和未被关注的（背景）特征表
腾讯安全科恩实验室《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》论文入选人工智能领域顶级学术会议AAAI-20。研究核心是利用AI算法解决大规模二进制程序函数相似性分析的问题，本文将深入对该论文进行解读，点击链接获取完整论文。
构建词库是离线操作，主要对目标数据集中的文本进行解析提取词干信息，建立当前数据集的词库，然后基于词库，对数据集中所有文档提取本文特征。构建词库在整个检索系统生命周期开始阶段实施，一般情况仅执行一次，是针对目标检索文本数据集进行的非频繁性操作。
在本文中，我将带您了解图像处理的一些基本功能。特征提取。但是这里我们需要更深入的数据清理。但是数据清理是在数据集，表格，文本等上完成的。如何在图像上完成？
脑机接口能够通过脑电图(EEG)信号与设备进行通信。有实验提出了一种使用EEG波的新算法，通过眨眼和注意力水平信号来控制无人机的运动。通过使用支持向量机算法对眨眼进行分类和通过人工神经将其转换为4位代码网络。线性回归方法用于将注意力分类为低级别或高级别一个动态阈值，产生一个1位代码。算法中的运动控制结构为两个控制层。第一层提供控制眨眼信号，第二层同时包含眨眼信号并感知注意力水平。提取脑电信号并使用单通道NeuroSkyMindWave2设备进行处理。所提出的算法已经通过对五个不同年龄的个体的实验测试得到验证。结果表明它的高性能与现有算法相比，精度为91.85%用于9个控制命令。具有以下能力多达16个命令及其高精度，该算法可以适用于许多应用。
词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式； 易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。
LBP指局部二值模式，英文全称：Local Binary Pattern，是一种用来描述图像局部特征的算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出，由于LBP特征计算简单、效果较好，因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用，LBP特征比较出名的应用是用在人脸识别和目标检测中，在计算机视觉开源库Opencv中有使用LBP特征进行人脸识别的接口，也有用LBP特征训练目标检测分类器的方法，Opencv实现了LBP特征的计算，但没有提供一个单独的计算LBP特征的接口。
作者：张旭 编辑：栾志勇 零 全篇概述： LBP(Local Binary Pattern)算法 是一种描述图像特征像素点与各个像素点之间的灰度关系的局部特征的非参数算法，同时也是一张高效的纹理描述算法。 纹理是物体表面的自然特性，它描述图像像素点与图像领域之间的灰度空间的分布关系，不会因为光照强弱而改变图像的视觉变化。 LBP算法首次提出于1994年，主要是使用8邻域位置的局部关系，具有灰度不变性；随后在2002年提出了其改进版《Multiresolution gray-scale and rotatio
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础，后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务，评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型，一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义，通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第二章案例中的解释变量都是数值，比如匹萨的直径。而很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提—
OpenCV中ORB特征提取与匹配 FAST特征点定位 ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现，相比BR
机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具： ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤 特征提取，特征提取，转换，降维和选择 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具 持久性：保存和加载算法，模型和管道 实用程序：线性代数，统计，数据处理等 公告：基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spar
基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分，点头，哈欠，眨眼。分别为姿态、嘴部特征、眼部特征。 本文主要介绍哈欠的测定方法。 首先研究了陈博士《基于可拓学与面部视觉。。。》一文，他提出一种基于特征点曲线拟合的嘴唇内轮廓检测方法，先对嘴巴进行粗定位，然后对嘴巴区域进行Harris角点检测，利用检测到的角点坐标拟合出嘴巴内轮廓曲线。【角点检测+二次曲线拟合】 内轮廓具有的优点为：准确的张口度；头部较大旋转仍能计算张口度。 什么是角点：角点没有明确的数学定义,但人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘
面对毕设题目一堆陌生的术语，我查阅资料进行了初步探索，对毕设有了大致了解。春恋慕 李聪的博客 基于度量学习的深度哈希图像检索研究
由计算机科学和人工智能创始人Allen Newell、Marvin Minsky 和John McCarthy等人首创的AAAI，被中国计算机学会(CCF)推荐为A类会议。本次大会共有7737篇进入评审，其中共有1591篇被录用，录用率为20.6%。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/133301967
长期视觉SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)最重要的要求之一是鲁棒的位置识别。经过一段探索期后，当长时间未观测到的区域重新观测时，标准匹配算法失效。
春恋慕阅读西安电子科技大学陈鹏飞的论文 用于大规模图像检索的深度哈希网络研究 李聪的技术博客
翻译 | 王柯凝 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） ▌介绍 关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用，我经常听到这样一个问题：“会否出现一种深度学习“魔法”，它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏？”简而言之，在商业中需要的就是这个： 当企业家面对机器学习时，他们是这样想的：欧姆蛋的“质量（quality）”是好的 这是一个不适定问题的例子：解决方案是否存在，解决方案是否唯一且稳定还没办法确定，因为“完成”的定义非常模糊（更不用说实现了）。虽然
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.11046v3.pdf
目前机器学习广泛应用于网络流量分析任务，特征提取、模型选择、参数调优等众多因素决定着模型的性能，每当面对不同的网络流量或新的任务，就需要研究人员重新开发模型，这个反复性的过程往往是费时费力的。因此有必要为不同网络流量创建一个通用的表示，可以用于各种不同的模型，跨越广泛的问题类，并将整个建模过程自动化。本文关注通用的自动化网络流量分析问题，致力于使研究人员将更多的精力用于优化模型和特征上，并有更多的时间在实践中解释和部署最佳模型。
将结合前述知识进行综合实战，以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联，使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。
传统的图像检索过程，先通过人工对图像进行文字标注，再利用关键字来检索图像，这种依据图像描述的字符匹配程度提供检索结果的方法，称为“以字找图”(text-based image retrieval)，既耗时又主观多义。如今每一秒都有数百万图片通过各种渠道上传到各种大规模存储设备中。给定一张查询图片，快速从百万量级的图像数据库中通过图像特征来找出内容相近的一定数量的图片，这种任务被称为“基于内容的图像检索”(content-based image retrieval (CBIR))，是目前非常流行的研究方向。
医学影像组学特征值（Radiomics Features）提取之pyradiomics（一）理论篇
这次主要分享一个比较热门的话，但是使用的传统方法的人脸检测，并且是在遮挡情况下的人脸检测，希望可以给大家带来一些帮助，谢谢！ 文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition 主要内容： 在现实生活中，人脸会有部分遮挡(例如眼镜和围巾)的情况，在这种情况下的遮挡，会给人脸检测带来一定的困扰。所以，有提出一个有效的识别方法，由以下三个部分组成。 遮挡检测部分。首先将给定图像分割为上下两个相等块，进行不同尺度和方向的G
文章参考：Efficient Detection of Occlusion prior to Robust Face Recognition
前一篇文章【攻击意图评估：序】误报太多？谈海量告警筛选中初步探讨了目前安全运维中告警过多，而告警上的原始指标都难以直接区分其实际重要性的问题。结合安全运维值守工作的现场调查情况，我们曾提出两个猜想：
visualSFM：http://ccwu.me/vsfm/ (A visual structure from motion sysytem)
图像检索是一项重要的计算机视觉任务，它旨在根据用户的输入（如图像或关键词），从图像数据库中检索出最相关的图像。图像检索技术在许多领域中有着广泛的应用，如图像搜索引擎、图像版权认证、医学影像分析等。 这篇博客将带您入门图像检索的基本概念、方法和常用的技术。
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践，并分享各种案例，涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者，更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦，更加学术，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，系统安全也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向虎山行。享受过程，一起加油~
版权声明：本文为博主原创文章，转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/78161986
文章：Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
本文主要介绍了LBP算法的背景、原理、实现过程、以及其在手写数字识别中的应用。作者通过实验表明，基于LBP算法的特征提取方法具有较好的分类效果，但需要根据实际应用场景进行选择和优化。
最近，像 GPT-3 这样基于 Transformer 的深度学习模型在机器学习领域受到了很多关注。这些模型可以很好地理解语义关系，帮助微软必应搜索引擎大幅提升了体验，并在 SuperGLUE 学术基准测试上超越了人类水平。但是，这些模型可能无法捕获查询和文档术语之间更细微的、超出单纯语义的关系。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 期研究了一下以图搜图这个炫酷的东西。百度和谷歌都有提供以图搜图的功能，有兴趣可以找一下。当然，不是很深入。深入的话，得运用到深度学习这货。Python深度学习当然不在话下。 这个功能最核心的东西就是怎么让电脑识别图片。 这个问题也是困扰了我，在偶然的机会，看到哈希感知算法。这个分两种，一种是基本的均值哈希感知算法(dHash)，一种是余弦变换哈希感知算法(pHash)。dHash是我自己命名的，为了和pHash区分。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
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