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软件工程---软件需求分析

需求分析软件定义时期的最后一个阶段,它的基本任务是准确回答“系统必须做什么?” ?    用思维导图对需求分析进行了简单的总结 ?    1、在结构化分析方法中,“数据字典”是建模的核心,有三种建模方式,每一种方式对应有一种相应的工具来描述   (1)、数据模型,用实体-联系图描述;   (2)、功能模型,用数据流图描述;   (3) 2、在结构化分析方法中,数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型。没有数据字典,数据流图就不严格,然而没有数据流图,数据字典也难于发挥作用。 3、还有一点需要注意的是,在需求分析阶段结束之前,系统分析员应该写出软件 需求规格说明书,以书面形式准确的描述软件需求。

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人脸识别损失函数疏理与分析

两张人脸图像,分别提取特征,通过计算特征向量间的距离(相似度)来判断它们是否来自同一个人。选择与问题背景相契合的度量方式很重要,人脸识别中一般有两种,欧氏距离和余弦距离(角度距离)。 在人脸识别中,可通过对人脸分类来驱动模型学习人脸的特征表示。但该损失追求的是类别的可分性,并没有显式最优化类间和类内距离,这启发了其他损失函数的出现。 类内希望距离越小越好,类间希望越大越好(大于margin),这恰与人脸识别特征学习的目的相一致。 把margin是加在余弦距离(CosFace)还是加在角度(ArcFace)上,在《Additive Margin Softmax for Face Verification》中有这样一段分析, ? LOSS(上) 人脸识别的LOSS(下) 深度挖坑:从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用

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    OpenCV vs Dlib 人脸检测比较分析

    人脸检测是计算机视觉最典型的应用之一,早期OpenCV的logo就是Haar人脸检测的示意图。 昨天Learn OpenCV网站博主Vikas Gupta博士发表文章,对OpenCV与Dlib中四种人脸检测算法实现进行了比较分析,包含C++/Python的代码示例,且对精度和速度都进行了量化。 缺点 1)会出现大量的把非人脸预测为人脸的情况; 2)不适用于非正面人脸图像; 3)不抗遮挡。 2. 缺点 1)CPU速度很慢; 2)不能检测小脸,因为它训练数据的最小人脸尺寸为80×80,但是用户可以用较小尺寸的人脸数据自己训练检测器; 3)人脸包围框甚至小于DLib HoG人脸检测器。 5. 因此,如果知道程序不会处理非常小的人脸(例如自拍照),那么基于HOG的人脸检测器是更好的选择。

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    3D人脸重建和人脸分析常用的数据集汇总

    1、AFLW database 数据下载链接: http://lrs.icg.tugraz.at/research/aflw/ AFLW人脸数据库是一个包括多姿态、多视角的大规模人脸数据库,而且每个人脸都被标注了 AFLW人脸数据库大约包括25000万已手工标注的人脸图片,其中59%为女性,41%为男性,大部分的图片都是彩色,只有少部分是灰色图片。 该数据库非常适合用于人脸识别、人脸检测、人脸对齐等方面的研究,具有很高的研究价值。 ? :人脸属性识别、人脸检测、标志点(或面部)定位、人脸编辑与合成。 人脸图像来自AFLW, 300VW, 300W和FDDB,人脸对齐采用68点标注法,一共包含了大约 230,000 人脸精准标记图像。

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    Aveo恶意软件分析

    Aveo 恶意软件家族与 ForrmerFirstRAT 恶意软件家族有密切的联系,二者都针对日语用户。Aveo 会伪装成 Microsoft Excel 文档,并在执行时抛出诱饵文件。 infocoinpack[.]info7b7p[.]infodonkeyhaws[.]infoeuropcubit[.]comjhmiyh.ny@gmail[.]com844148030@qq[.]com 恶意软件分析 Aveo 恶意软件家族 Aveo 恶意软件会在开始运行一个安装程序,该程序会复制自身到以下位置:%APPDATA%\MMC\MMC.exe如果因为某种原因,%APPDATA%\MMC 目录不能被创建,Aveo 恶意软件自身复制完成后,将会在新的进程中以原文件名为参数执行 MMC.exe。当执行时,如果提供了这单个参数,恶意软件将会删除掉制定路径内的文件。 正如前面讨论的 FormerFirstRAT 样本,这个恶意软件家族看起来也是针对日语用户。使用自解压文件的 WinRAR 释放诱饵文档和 Aveo 的恶意软件副本以及清理脚本。

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    GravityRAT间谍软件分析

    软件被认定隶属于巴基斯坦的黑客组织,至少自2015年以来一直保持活跃,主要针对Windows机器,2018年将Android设备添加到了目标列表中。 软件分析 2019年在VirusTotal发现一个Android间谍软件,经过分析它与GravityRAT有关。 间谍软件具有标准功能:它将设备数据,联系人列表,电子邮件地址以,通话和文本日志发送到C&C服务器。 &C地址: msoftserver[.]eu:64443 msoftserver[.]eu:64443 msoftserver[.]eu:64443 msoftserver[.]eu:64443 间谍软件从服务器接收命令

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    WebSestalt富集分析软件

    昨天给大家简单的介绍了一下富集分析的常见算法(基因富集分析算法介绍),但是具体要怎么实现基因的富集分析呢? 今天给大家推荐个软件, WebSestalt (http://www.webgestalt.org) PS:如果会R语言,当然还是首推clusterprofiler的,毕竟业界公认的好呀。 1.2 选择分析方式 之前介绍的三种富集分析方式都可以进行选择。我们可以基于自己想要的分析方式来进行选择。 ? 1.3 选择背景数据库 这里我们需要选择背景数据库。 输入想要分析的基因集 对于不同的基因分析方式需要输入的基因集不同,其中 ORA 和 NTA 需要输入的都是候选的基因名即可,而 GSEA 则需要输入全基因所有基因的名和相对于的变化倍数。 ? NTA结果 网络分析的结果主要是通过亚网络的格式展示的。在这里我们可以看到具体的信息同时也可以看到网络中基因的富集结果。 ? >>>> 数据下载 对于任何的分析结果。

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    Maze勒索软件分析

    在过去的一年中,Maze勒索软件已成为企业和大型组织严重威胁之一。数十个组织已成为该恶意软件的受害者,包括LG,Southwire和Pensacola。 技术分析 Maze通常以PE二进制文件(EXE或DLL)的形式分发,该二进制文件以C / C ++开发并进行模糊处理。 它采用各种技巧阻止静态分析,包括动态API函数导入,使用条件跳转控制流混淆,用JMP dword ptr [esp-4]代替RET,用PUSH + JMP代替CALL以及其他几种技术。 为了应对动态分析,木马程序还将终止研究人员通常使用的进程,例如procmon,procexp,ida,x32dbg等 Maze使用的加密方案有以下几个级别: 1、加密受害者文件的内容,木马生成唯一的密钥和随机数值 勒索信息生成代码片段 防范建议 勒索软件在不断进化,抵御勒索软件的最佳方法是主动预防,一旦加密数据,为时已晚。

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ? 基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。 ① 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板。对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢!

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ? 基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。 ① 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板。对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢!

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    SSD人脸检测以及FDDB检测结果分析

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/82083846 前段时间使用caffe版本的SSD训练人脸检测,效果还不错,在FDDB上测试了下结果最终只有 为了分析训练的SSD在FDDB上对于哪些类型的人脸检测结果较差,结果如下:蓝色的椭圆为FDDB的原始标注,红色的矩形为现有的SSD检测结果。 ? 可以看到: 很模糊的脸没有检测到 还有些基本上算不上脸 极少数是人脸的确实没有检测到 发现FDDB中不少人脸基本可以不算是人脸,因此对FDDB的检测结果的意义有点怀疑了。 最终还是自己建立了专门的评价数据集(共1000多张样本): 少数较为正常的人脸 遮挡较多 不同光照条件下的人脸 角度多变的人脸 检测结果如下(蓝线为检测的人脸框),效果还是不错的: ? SSD做检测训练的时候注意: 自己没有必要做简单的数据增强(例如翻转啥的),SSD训练过程中会做数据集增强 训练的数据集,不要用很模糊的人脸,或者很小的人脸,这样会导致训练发散los=Nan如下图(可能

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ① 边缘和形状特征:人脸人脸器官具有典型的边缘和形状特征,如人脸轮廓、眼睑轮廓、虹膜轮廓、嘴唇轮廓等都可以近似为常见的几何单元; ② 纹理特征:人脸具有特定的纹理特征,纹理是在图上表现为灰度或颜色分布的某种规律性 对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。 4) 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢!

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    人脸检测与识别的趋势和分析

    缺点:而在复杂背景中,AdaBoost人脸检测算法容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。 ? 基于特征方法的人脸检测 基于特征的方法实质就是利用人脸的等先验知识导出的规则进行人脸检测。 ① 基于通用模板的方法,这种方法主要是使用人工定义的方法来给出人脸通用模板。对于待检测的人脸图像,分别计算眼睛,鼻子,嘴等特征同人脸模板的相关性,由相关性的大小来判断是否存在人脸。 基于统计理论的方法 基于统计理论的方法是指利用统计分析与机器学习的方法分别寻找人脸与非人脸样本特征,利用这些特征构建分类,使用分类进行人脸检测。 在此推荐读者你阅读《Recent Advances in Face Detection》,分析的特别详细,希望对大家有帮助,谢谢!

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    CV学习笔记(三十):人脸识别流程分析

    1:人脸的检测: 定位图片中存在人脸的位置 2:人脸的对齐: 对齐人脸到正则坐标系的坐标 3:人脸的识别: ①:活体的检测 ②:人脸的识别-面部姿态(处理姿态,表情,遮挡等),特征提取,人脸比对 上述流程中 一:人脸识别的四个发展阶段 如图所示,回顾漫长的人脸识别的发展历程,大致可以划分为4个阶段 ? 这一阶段,人脸识别开始逐渐成熟,一些实用的系统开始诞生 ④:2012~至今:快速发展 这一阶段,人脸识别的主流算法开始转为深度学习,深度学习的典型代表应用便是人脸识别,大计算、大数据、大模型则是深度神经网络的三大支柱与基础 二:人脸识别的算法流程 人脸的识别流程:面部姿态处理(处理姿态,亮度,表情,遮挡),特征提取,人脸比对。 、人脸对齐等融合到人脸识别的pipeline中进行端到端训练。

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    CV学习笔记(三十):人脸识别流程分析

    *理论联系实际,记录下读《Deep Face Recognition: A Survey》的心得体会 一个完整的人脸识别流程应该包含一下几个模块: 1:人脸的检测: 定位图片中存在人脸的位置 2:人脸的对齐 : 对齐人脸到正则坐标系的坐标 3:人脸的识别: ①:活体的检测 ②:人脸的识别-面部姿态(处理姿态,表情,遮挡等),特征提取,人脸比对 上述流程中,第三步是整个系统的关键。 一:人脸识别的四个发展阶段 如图所示,回顾漫长的人脸识别的发展历程,大致可以划分为4个阶段 ①:1964-1990:初步尝试 这个阶段是属于人脸识别的探索阶段,人们尝试使用一些简单的算法来初步尝试人脸的机器自动识别 二:人脸识别的算法流程 人脸的识别流程:面部姿态处理(处理姿态,亮度,表情,遮挡),特征提取,人脸比对。 、人脸对齐等融合到人脸识别的pipeline中进行端到端训练。

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    软件工程中的需求分析(软件工程需求分析任务)

    项目规划: 需求阶段 需求分析文档 2017.11.18 分析设计 软件设计文档 待定 运行与测试 软件测试文档 待定 数据流图(Data Flow Diagram):简称DFD,它从数据传递和加工角度,以图形方式来表达系统的逻辑功能、数据在系统内部的逻辑流向和逻辑变换过程,是结构化系统分析方法的主要表达工具及用于表示软件模型的一种图示方法 结构化分析(Structured Analysis,简称SA):是软件工程中的一种方法,结构化分析和结构化设计可以分析商业的需求,再转换为规格文件,最后再产生电脑软件、硬件配置及相关的手册及程序。 结构化设计((Structured Design,简称SD):是一种面向数据流的设计方法,目的在于确定软件的结构;是一种面向功能或面向数据流的需求分析方法,采用自顶向下、逐层分解的方法,建立系统的处理流程 1.4参考资料 1、张海藩 《软件工程导论》 清华大学出版社 2、侯爱民 《面向对象分析与设计(UML)》 清华大学出版社 3、王珊 《数据库系统概论》

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    Nanocore RAT恶意软件分析

    该信息也旨在使SecOps团队可以利用此报告中的情报,以便为所分析的恶意软件设置预防措施。对于这种恶意软件的受害者,可以使用此分析来了解恶意软件的影响(横向移动,数据泄漏,凭证收集等)。 分析概述 介绍 Rewterz的SOC团队在分析警报(特别是显示“ Trojan.Heuristic检测到”警报的安全控制)期间观察到了恶意软件活动。 检测到文件后,该恶意软件文件将转发给Rewterz威胁搜寻小组进行详细分析。 该威胁情报报告基于Rewterz威胁狩猎团队的分析,在该分析中,我们检查了属于一个被称为“ Nanocore.Rat”的家族的恶意软件特定样本的详细信息。 结论 根据分析,该特洛伊木马旨在提供远程访问。Rewterz团队持续监控不断发展的高级恶意软件,并开发模式以检测恶意软件在不同播放器上的执行情况。

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    恶意软件分析–恶意宏

    依存关系 以下是恶意软件代码中已观察到的依赖性以及执行所需的用户交互。 据观察,当受害者打开文档并启用宏时,此恶意软件提供了“自动运行/自动执行”功能。被感染的计算机会自动建立文件创建和CnC连接。 该恶意软件的设计与Windows环境兼容。 以下是此攻击的完整流程图。 通过分析发现行为 以下是此恶意软件的行为: 当受害者打开文档并启用宏时,受害者将看到以下消息框。 在后台,恶意软件随后通过在端口80上运行rundll32.exe托管的sqmap.dll,在IP地址185.141.61 [。] 与EDR和端点控件上的该恶意软件文件相关联的块哈希。 删除不必要的Appdata和临时条目。 以上分析是在Rewterz威胁情报实验室的受控环境中执行的。如果您有任何需要分析的恶意软件样本和二进制文件,请与我们联系。 结论 分析后得出结论,示例excel文件充当信标。

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    软件漏洞分析技巧分享

    作者:riusksk【TSRC】 在日常分析软件漏洞时,经常需要耗费比较长的分析时间,少则几小时,多则数天,甚至更久。 因此,经常总结一些分析技巧是非常有必要的,针对不同的漏洞类型采取不同的分析思路和技巧,可以有效地提高分析速度。 对于一些被曝出来的热门0day,网上一般都会有分析文章,但一般都是“结论性分析”,也就是直接帖漏洞代码,指出哪里出错,而非“思路性分析”。 如果你经常分析漏洞的话,会发现占用你分析时间的往往不是分析漏洞代码,而是定位漏洞代码。 污点追踪犹如“七伤拳”一般,“先伤己,再伤人”,开发污点追踪工具,不仅费时费力,而且开发完成后,运行比较大的工具往往需要运行很长时间,比如IE、Adobe等软件,有时甚至需要整整一天的时间,这种一般是在调试分析不方便的时候才使用的

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