简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息，当然如果你捕获到浏览器登录，这些方法就很实用。但是事与愿违，捕获到这类会话的概率很低。在我阅读这本书的时候，我看了看我的浏览器。...方法 一开始还是挺简单的，从寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。
本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。
示例图片 识别过程 使用CNN和VGG-Face，利用两个分类器进行不完整人脸的识别 团队主要研究面部的不同部分如何有利于识别，以及在机器学习场景中如何在对面部照片进行不同程度旋转、缩放的识别。...从FEI数据集中采样面部数据 用于测试FEI数据集上识别率的面部部分 在FEI数据库中使用基于面部部分的SVM和CS分类器的面部识别率 - 在训练中不使用/使用面部的面部部分 在FEI数据集上显示面旋转...(10°到180°) 在FEI数据集上使用SVM和CS分类器的人脸识别率(基于训练集中没有和有旋转人脸图片) 一个在FEI数据集中缩小(10%到90%)人脸的例子 利用SVM和CS分类器对FEI中缩小后的人脸进行快速识别...一些来自LFW数据集的人脸图像样本 来自LFW数据库的面部部分样本 在LFW数据集上，分别使用SVM和CS两种分类器对训练中未使用/使用的人脸各部分进行识别 在LFW数据集上使用基于SVM和CS分类器的人脸旋转的人脸识别率...CS测量，为右脸颊 应用前景 研究团队负责人Hassan Ugail教授表示这个结果展示了不完整面部识别的美好前景：“现在已经证明，可以从仅显示部分脸部的图像中，获得非常准确的面部识别率，并且已经确定哪些部分的识别准确率更高
是的，我们今天就来看看另外一种图像模糊——即失焦导致的图像模糊——应该怎么样处理。 我今天将要介绍的技术，不仅能够从单张图像中同时获取到全焦图像（全焦图像的定义请参考33....此时，聪明的你一定想到如何获取全焦图像了，我猜你是这样想的： 先提前标定好各个失焦距离的PSF 对输入的模糊图像每一个点，用这些不同的PSF分别做去卷积操作，根据输出的图像的清晰程度，判断哪个是这个点对应的正确尺寸的...盲去卷积 - 更加实用的图像去模糊方法中，我讲过去卷积其实是一个病态问题，有多种组合都可以产生同样的结果。比如下面两种不同的图像和同样的卷积核卷积后都可以得到一致的模糊图像。...2.3 完整的过程 有了前面所讲的两点作为基础，作者就进一步解释了如何来获取全焦图像。 提前标定好不同尺度的编码光圈卷积核 ? 对每个像素i，选择一个局部窗口 ? ，对应的图像为 ?...因此，不管是从肉眼上观察，还是通过振铃效应导致的过大的卷积误差，我们都很容易判断哪个是正确尺度的卷积核。
2、如何旋转图像中的人脸？...视角旋转有 x、y、z 三个方向，目前研究中主要考虑左右偏转。如果从单张图像进行旋转的话，这其实是一种「无中生有」、一对多的病态问题。...1、启发 从 2015 年的 CVPR 论文开始，人脸识别逐渐引起广泛的关注。目前人脸识别主要分成两个部分，一个是人脸正面化，一个是水平方向的任意角度旋转。...纹理迁移的问题其实就是，如何输入原始纹理图像、原始图像的语义图以及目标图像的语义图后，从而输出目标纹理图像。 ? 其中较为关键的问题是，如何将两张语义图进行匹配。...在结构提取环节，通过内容感知显着性检测自动提取结构通道，并将其从源样式图像传递到目标。具体而言，传播步骤通过在源图像和目标图像之间的关键轮廓点的配准来获取内部结构对应关系。
一、 背景及理论基础 人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来（类似于指纹识别），目的是完成识别功能，该术语需要和人脸检测进行区分，人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来，完成的是搜寻的功能...Figure2：圆形LBP算子 1.2 旋转不变模式 从LBP的定义可以看出，LBP算子是灰度不变的，但却不是旋转不变的，图像的旋转就会得到不同的LBP值。...Ojala等认为，在实际图像中，绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。...三、 LBPH人脸识别关键部分 四、 LBP人脸识别示例 Question:（AI领域） 一、在人脸识别领域，使用改进后的LBPH算法较原始的LBP算法有哪些好的特性？...二、可以从模式的转换方式和特征检测的原理方面阐述改进后的算法对人脸识别技术确实有较好的效果！！
关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址； 依赖组件 在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...： pip3 install colorama pip3 install requests pip3 install pyshark 如果你使用的不是Kali或ParrotOS或者其他渗透测试发行版系统的话
根据人脸识别技术原理具体实施起来的技术流程则主要包含以下四个部分，即人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。...人脸图像的预处理具体而言是指对系统采集到的人脸图像进行光线、旋转、切割、过滤、降噪、放大缩小等一系列的复杂处理过程来使得该人脸图像无论是从光线、角度、距离、大小等任何方面来看均能够符合人脸图像的特征提取的标准要求...也就是在一张人脸图像之中，系统会精准的定位出人脸的位置和大小，在挑选出有用的图像信息的同时自动剔除掉其他多余的图像信息来进一步的保证人脸图像的精准采集。 人脸检测是人脸识别中的重要组成部分。...外在条件变化引起： 1、由于成像角度的不同造成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转等，其中深度旋转影响较大； 2、光照的影响，如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等； 3、图像的成像条件...基于支持向量机的方法： 将支持向量机（SVM）的方法应用到人脸识别中起源于统计学理论，它研究的方向是如何构造有效的学习机器，并用来解决模式的分类问题。
人脸识别一般过程 可以看出，人脸检测是入口，检测失败则后续识别无从谈起;人脸检测一般也包括了人脸关键点检测(Facial Landmark Detection)，检测成功后的预处理是根据人脸关键点将人脸摆正...、对齐，将人脸图像规定在只包含五官的部分，当然也可能包含对光照的处理；识别过程则类似一般图像(模式)分类，大体是提取某种特征(用于表示人脸图像的数学向量，是对人脸图像进行特定的运算获得，如获得矩阵特征值即为一种方法...所以，反人脸检测是反人脸识别最直观的方法，题主所引用VEDO中用到的反人脸检测 的方法莫过于从影响人脸检测的因素及人脸检测原理入手，这里留在下一节讲。...人脸在空间中的旋转有三种，即绕水平轴旋转(俯仰)、绕垂直轴旋转(摇摆)和绕视平面法向轴旋转(倾斜)，如图3所示： 图3....人脸在空间中的旋转 也即roll, yaw, pitch，注意图1结果中的红框，对应如图4： 图4.
选好了窗口，我们开始对窗口中的图像区域进行观察，目的是收集证据——真相只有一个，我们要依靠证据来挖掘真相！在处理图像的过程中，这个收集证据的环节我们称之为特征提取，特征就是我们对图像内容的描述。...总而言之，特征提取过程就是从原始的输入数据（图像区域颜色值排列组成的矩阵）变换到对应的特征向量的过程，特征向量就是我们后续用来分析和寻找真相的证据。...旋转的Haar的特征，即将原来提取Haar特征的局部小块顺时针或逆时针旋转45度； 3....VJ人脸检测器中，相级联的多个分类器在学习的过程中并不会产生直接的联系，其关联仅体现在训练样例上：后一级分类器的训练样例一定要先通过前一级分类器。...人脸检测器的比拼 在不断对人脸检测器进行改进的过程中，有一个问题是不容忽视的：如何科学地比较两个人脸检测器的优劣？简单地说，出一套考题让所有的检测器进行一场考试，谁得分高谁就更好。
在旋转等变特征的基础上，提出了旋转不变RoI-Align（RiRoI-Align），该算法根据RoI的方向自适应地从等变特征中提取旋转不变特征。...2 背景 最近，许多设计良好的面向对象检测器被提出，并在具有挑战性的航空图像数据集上报告了有希望的结果。为了在无约束航空图像中实现精确的目标检测，大多数算法都致力于提取旋转不变特征。...如上图所示，规则cnn与旋转不等价，即向cnn传送旋转图像与原始图像的旋转特征映射不同。因此，从常规CNN特征图中扭曲出来的区域特征通常会随着方向的变化而变得不稳定。...上图所示，新提出的方法由两部分组成：旋转等变特征提取和旋转不变特征提取。首先，将旋转等变网络引入到主干网络中，生成旋转等变特征，可以准确预测方向，降低建模的复杂度。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。
上个案例中我们讲了如何用PaddlePaddle进行车牌识别的方法，这次的案例中会讲到如何用PaddlePaddl进行人脸识别，在图像识别领域，人脸识别也属于比较常见且成熟的方向了，目前也有很多商业化的工具进行人脸识别...人脸定位：通过人脸来确定位置信息。 预处理：基于人脸检测结果，对图像进行处理，为后续的特征提取服务。...系统获取到的人脸图像可能受到各种条件的限制或影响，需要对进行大小缩放、旋转、拉伸、灰度变换规范化及过滤等图像预处理。...特征提取：就是将人脸图像信息数字化，把人脸图像转换为一串数字。...比对识别：通过模型回答两张人脸属于相同的人或指出一张新脸是人脸库中的谁的脸。 输出结果：对人脸库中的新图像进行身份认证，并给出是或否的结果。
现在请记住，这部分的流程只执行一次，因为OpenFace训练这些图像以生成128维的人脸表示，这些人脸表示可以表示一般的人脸，将在稍后使用。...我们已经介绍了OpenFace如何使用Torch来训练数以十万计的图像，以获得低维的脸部嵌入，我们通过对流行的人脸检测库dlib的使用对其进行检查，并解释为什么要使用它而不是OpenCV的人脸检测库。...人脸识别软件的第一步就是从图像的背景中分离出真实的人脸，并将每张人脸与图像中的其他人脸分离开来。人脸检测算法也必须能够处理不良和不一致的光照以及诸如倾斜或旋转脸部而形成的各种脸部扭曲。...除了在图像中查找每个人脸之外，人脸识别过程的一部分是对图像进行预处理，以处理诸如不一致和光照情况，将图像进行灰度转换以加快训练以及面部位置归一化化等问题。...所以，当我们从背景中分离图像并使用dlib和OpenCV对图像进行预处理后，我们可以使用以将图像送入到Torch上训练好的神经网络。
奇怪的是，即使从侧颜看去，还是两只眼睛和两个鼻孔。” 于是你抚心、而发出灵魂一问： “给定侧颜，如何得到其正脸之真容？？？” ? ---- 哈哈，今天整理的是用GAN进行“脸部转正”的论文（待看）。...从某个面部朝向姿势图像去合成其它面部姿势，如何获取“姿态表示特征”仍然是一个难题。人脸转正在诸如多媒体安全性、计算机视觉、机器人技术等各个领域都有应用价值。...基于面部遮挡是部分且不完整的假设，多个遮挡块的图像将作为输入，也就是所谓的的“knowledge boosting”，例如身份和纹理信息。...生成逼真的、保留身份的多视图仍然是一个挑战。本文提出了负载平衡生成对抗网络（LB-GAN），可以将输入人脸图像的偏航角精确地旋转到任意指定角度。 ?...LBGAN将具有挑战性的综合问题分解为两个子任务：人脸标准化和人脸编辑。标准化首先对输入图像进行正面化，然后编辑器将正面化的图像旋转到所需姿势。
下图是我从随机选择的、不相关黑白像素的单个800*800图像中连接的黑色像素簇中发现、提取、旋转、平滑和着色的一些形状： 人类大脑能迅速从这些形状中识别出人脸、动物、动物头和鬼怪。...以下是上面另一个区域的平滑过程。 这是另外三个。 现在许多三维形状可以从随机和非随机三维图像中提取。下一个输入计算对应于带有互质坐标的栅格点的区域。...这也是为什么我们对三维图像应用 ImageMesh 后，并没有从所返回的区域中看见什么有趣的东西。这与二维的情况很相似。在下面的二维可视化情形中，我们从随机选择的点集开始，通过曲线连接这些点。...总结一下观察结果：旋转和平滑后，随机三维图像中黑色体素连接区域的一小部分具有类似动物的形状或动物形状的艺术渲染。...这些三维形状的大部分（～10％）二维投影明显呈现了空想性错视现象，也就是说我们认为从投影中可以发现动物和人脸。四维图像，由于体素数量随着维数呈指数级增加，会产生数量更多的动物和人脸形状。
该观察表明增加深度部分的核尺寸性价比更高。...对于人脸检测任务，此调整使准确度提高 10％。 我们通过连续输入目标轻微偏移的图像来量化抖动量，并观察模型结果（受偏移量影响）如何受到影响。...因此，计算机视觉流程中的后续任务可以根据适当的面部剪裁来定义。结合 BlazeFace 提供的少量面部关键点估计，此结果也可以旋转，这样图像中的面部是居中的、标准化的并且滚动角接近于零。...这消除了 SIG-nifi 不能平移和旋转不变性的要求，从而允许模型实现更好的计算资源分配。 我们通过一个具体的人脸轮廓估计示例来说明这种方法。...在图 7 中，我们展示了 BlazeFace 的输出，即预测的边界框和面部的 6 个关键点（红色）如何通过一个更复杂的人脸轮廓估计模型来进一步细化，并将其应用于扩展的结果。 ?
二：人脸特征点提取 在此项目中，使用了Dlib 官方训练好的模型 “shape_predictor_68_face_landmarks.dat” 进行 68 个点标定，这个模型是基于14年CVPR中One...首先输入标注人脸关键点的图像数据，先将脸提取处理，由于脸的尺寸不一，所以利用仿射变换将人脸关键点仿射到单位空间，统一尺寸和坐标系。...针对上图中的情况，设计了一种基于边缘提取和Hough变换的边框检测算法，首先采用传统的边缘检测方法Canny算子提取出图像的边缘区域，然后使用霍夫变换来检测图像中的直线区域，根据直线检测结果来判别是否存在边框...这部分思路如下，先将图片的指定帧resize为200*200，对图像进行灰度化处理，再使用canny边缘提取灰度图边缘，再将边缘图进行霍夫直线变换。...其中眨眼是既不需要高质量图像和额外设备也不需要用户高度配合的可以有效区分活体和照片的一种动态检测方式。因此本文选择了眨眼检测器作为活体检测框架的动态检测部分。
简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。 ?...在图像识别中，给定输入图像，CNN模型应用各种滤波器识别图像中的边缘部分以便检测给定图像中的目标。...三个灰度图像的像素被认为是张量的行和列，并且基于每个像素中颜色的深度，行和列被编号，其范围从0到255,0是白色，255是黑色。下面给出的图片基本了解了图像是如何由这三个通道组成的。 ? ?...Max-Pooling：Max-Pooling是一个检测给定图像中目标的图层。其具有位置，比例和旋转是不变的特性，因此不管图像中待检测目标大小或位置变化，都能够检测出目标。...我们使用卷积，激活和最大池层的组合，即自动提取图像中的面部特征以及将其构成我们的训练数据进行训练与分类识别。 ? 最终，我们的模型看起来类似于下图所示的模型。 ?
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