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植物大战僵尸:运用特征定位技术

特征定位技术的应用非常广泛,我们所熟知的杀毒软件的查杀原理多半是基于特征定位技术实现查杀的,在外挂技术领域特征定位主要用于,版本的通杀,制作一键基址获取器,动态地址的定位等。 同样的提取特征码也需要尽量找变化比较小的,并具有唯一性标志的汇编指令片段,像是call 或者大跳转,一般而言我们不能用它作为特征码。 ,此处我们提取特征为83 f8 1c 75 08 6a 1e这些机器码。 4.接着我们通过CE来验证一下是否能够定位到相应的地址上,在CE中选择搜索字节数组,然后能够搜到00488E64这个地址,而我们需要定位到00488E73,可以将两个地址相减得到相对偏移0xF(也就是十进制的 5.直接使用易语言配合我封装好的特征定位模块,即可实现定位基地址,需要模块可以联系我。 6.最后附一张注入成功后的效果图,如下所示:

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MyCCL特征定位原理学习

这段时间学习WEB方面的技术,遇到了木马免杀特征定位的问题,这里做一下学习笔记。 这里对MyCCL的分块原理做一下探究 对指定文件生成10个切块 对指定的木马进行切块后,文件列表是这样的。 我们定位特征码的位置,既不能说是看被查出有毒的,也不能说是没被查出有毒的。准确说是第一个被查出有毒的。第一此被查出有毒的那个区段就是特征码的一个范围。 因为现在的杀毒软件一般是复合定位,也就是说多特征定位,而且发现任何一处特征码就能确定出病毒来,所以MyCCL在确定出一处特征码(这里是第二个文件块)时,会提醒用户要不要继续分析。 结果就是二次定位后也同样会生成10个块文件。 我们依然可以从头顺序开始逐个用杀软进行查杀(不过我感觉可以直接从刚才找到的第一个带特征码的文件块后面开始继续试探查杀)。 至此,我们就算完成了第一轮的切片范围搜索,但是这个时候定位的范围太大了,我们需要继续进行精确定位,缩小范围。 点击特征区间,会出现我们之前找到的特征码范围。

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    基于特征点的视觉全局定位技术

    × 全文约10374字 预计阅读时间28分钟 作者简介:英年早肥,美团无人配送平台,地图与定位组成员,负责视觉定位、里程计相关算法,致力于在流浪地球前实现自动驾驶 1. 而建立在地图之上的准确定位,是判断行车状况的重要依据,为后续的感知、规划决策提供有力支撑。 用于定位的主要数据源目前主要有 GPS、激光雷达、视觉、毫米波雷达。 由于主流基于视觉定位算法的核心思想一脉相承,所以本文仅从一系列重要算法框架组件角度,介绍了目前实践中最常用的、基于特征点的全局定位算法,即在地图坐标系下进行定位。 基于特征点的全局定位算法 视觉全局定位,指的是根据当前图像,求出相机在地图坐标系中的 6 个自由度 (Degree of freedom, DoF) 位姿 (Pose) , 即 (x, y, z) 坐标 虽然传统视觉全局定位方法目前依然是实际应用中的首选,但是,传统方法是建立在特征点被正确定义、正确提取、正确匹配、正确观测的前提下进行的,这一前提对于视觉本身而言就是巨大的挑战。

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    基于3D边界特征的视觉定位技术

    3D空间中的边界特征线是机器视觉感知中的一种重要的特征,在形状分析、视觉定位、网格简化、栅格创建、非照片级的渲染和表面平滑等方面具有广泛的应用。 根据特征线是否与视点相关联,可以将特征线分为两类:与视点相关的特征线和与视点无关的特征线。一般情况下,与视图无关的特征线的计算与3D模型的拓扑结构有关。 图1 典型的3D模型的轮廓特征线 简单介绍完视觉上的边界特征线,接下来我以一个具体问题为例,介绍一个3D边缘特征在视觉定位问题上的应用。 随着3D技术的普及,机器人车辆在户外工业环境中运行需要定位,而定位器可以使用环境中的3D边界图来估计车辆的姿态。 在上述应用背景的前提下,一种解决策略是将利用摄像机采集的输入边缘与环境中预定义3D边界映射进行比较,从而完成定位,因此三维空间中的几何特征轮廓就派上了用场,为了不偏离本文的核心,只阐述涉及3D边界的核心流程

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    面部特征定位概述及最近研究进展

    面部特征定位概述 面部特征定位任务即根据输入的人脸图像,自动定位出面部关键特征点,如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等,如下图所示。 深度学习结合形状回归框架可以进一步提升定位模型的精度,成为当前特征定位的主流方法之一。下面我将具体介绍级联形状回归和深度学习这两大类方法的研究进展。 ,n 当某些特征点被遮挡时,则不选取该特征点所在区域的特征作为输入,从而避免遮挡对定位的干扰。 此外,为了处理不同姿态的特征定位问题,进一步使用3向RBM网络建模从正面到非正面的人脸形状变化。最终该方法在表情数据库CK+上取得比线性模型AAM更好的定位结果。 后面两级f2f_{2}, f3f_{3}在每个特征点附近抽取特征,针对每个特征点单独训练一个卷积神经网络(2个卷积层,2个Pooling层和1个全连接层)来修正定位的结果。

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    综述 | 基于特征的视觉同步定位和建图

    在本文中,我们对最新最先进的基于特征的视觉 SLAM 系统进行了全面调查,我们根据元素(即特征)对回顾过的方法进行分类,它们从视觉框架中提取以定位机器人和重建环境。 2.4 重定位定位是 SLAM 系统从机器人运动到任意位置的致命定位失败中恢复的能力。这种失败可能是由于多种原因造成的,例如突然运动、运动模糊或缺少特征 [139]。 提出了一种结合了占用网格地图和点特征的新地图表示。通过将观察到的特征与地图中的地标相匹配,可以有效地实现闭环和定位。 然后使用一种新颖的查找表方法基于点特征映射静态环境,该方法使用来自环境的大量不同、均匀分布的点特征作为目标,这提高了映射和定位的准确性。 这些过程包括数据关联、闭环、重新定位以及轨迹和地图估计。 在本文中,我们调查了大多数最先进的视觉 SLAM 解决方案,这些解决方案利用特征定位机器人并绘制其周围环境。

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    面部特征定位概述及最近研究进展

    面部特征定位任务即根据输入的人脸图像,自动定位出面部关键特征点,如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等,如下图所示。 深度学习结合形状回归框架可以进一步提升定位模型的精度,成为当前特征定位的主流方法之一。下面我将具体介绍级联形状回归和深度学习这两大类方法的研究进展。 i=1,…,n 当某些特征点被遮挡时,则不选取该特征点所在区域的特征作为输入,从而避免遮挡对定位的干扰。 该特征的提取也很简单,即在当前人脸形状θi-1的每个特征点上提取一个128维的SIFT特征,并将所有SIFT特征串联到一起作为fi的输入。该方法在LFPW和LFW-A&C数据集上取得不错的定位结果。 后面两级f2, f3在每个特征点附近抽取特征,针对每个特征点单独训练一个卷积神经网络(2个卷积层,2个Pooling层和1个全连接层)来修正定位的结果。

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    通过部分感知深度卷积网络进行人脸特征定位

    人脸特征定位是一个非常具有挑战性的研究课题。由于纹理和形状的不同,不同人脸特征点的定位精度差异很大。但大多数现有的方法不能考虑特征点的部分位置。 深度结构首先通过所有特征点编码图像到特征图上;然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。最后在300-W基准数据集上评估,并证明所提出的深度框架实现了最先进的结果。 ---- 主要一些贡献: 提出一个新颖的端到端回归CNN模型用于人脸特征定位,其通过组合一个轮廓子网络和一个内部子网络到一个统一的架构; 本文证明了所有的特征点底层的卷积特征共享,在最后层单独使用可以提高精确度和鲁棒性 在设计底部共享卷积层有两个问题: 第一个,所有的特征点可以结合一般特征,通过共享输入图像和一些卷积层,可以用来定位每一个特征点,与此同时,所有的特征点被隐式编码为几何约束; 第二个,共享底层特征使本文模型时间更有效 深度结构首先通过所有的特征点编码图像到特征图上;然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。

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    通过部分感知深度卷积网络进行人脸特征定位

    人脸特征定位是一个非常具有挑战性的研究课题。由于纹理和形状的不同,不同人脸特征点的定位精度差异很大。但大多数现有的方法不能考虑特征点的部分位置。 深度结构首先通过所有特征点编码图像到特征图上;然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。最后在300-W基准数据集上评估,并证明所提出的深度框架实现了最先进的结果。 主要一些贡献: 提出一个新颖的端到端回归CNN模型用于人脸特征定位,其通过组合一个轮廓子网络和一个内部子网络到一个统一的架构; 本文证明了所有的特征点底层的卷积特征共享,在最后层单独使用可以提高精确度和鲁棒性 在设计底部共享卷积层有两个问题: 第一个,所有的特征点可以结合一般特征,通过共享输入图像和一些卷积层,可以用来定位每一个特征点,与此同时,所有的特征点被隐式编码为几何约束; 第二个,共享底层特征使本文模型时间更有效 深度结构首先通过所有的特征点编码图像到特征图上;然后这些特征被送到两个单独子网络模型中去回归轮廓特征点和内部特征点。

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    基于稀疏语义视觉特征的道路场景的建图与定位

    摘要 本文通过提取、建模和优化语义道路要素,提出了一种新的自动驾驶车辆视觉建图和定位方法,具体来说,该方法集成了级联深度模型来检测标准化的道路元素,而不是传统的点特征,以寻求更高的位姿精度和稠密地图的表示方法 ,为了利用这些结构特征,文章通过具有代表性的骨架和边界关键点对路灯和标志进行建模,并通过分段三次样条曲线对车道进行参数化,基于道路语义特征构建了一个完整的建图和定位方案,包括a, 图像处理前端,b,传感器融合策略 这项工作的关键贡献,其中包括: 一个卷积神经网络(CNN)支持的图像处理前端 用于提取语义特征参数化道路要素和设计损失函数的方法 语义优化模块,可用于离线建图和在线定位。 ,绿色箭头表示在线定位阶段的数据流 B.道路特征的选择 考虑到地图稀疏性和查询有效性,以下城市道路上的标准化目标对象是适合作为语义地标进行检测:1)道路旁灯杆顶部的灯具和交通标志稳定且高度足够高,可由前置摄像头捕捉 F.基于语义建图的定位 图4:在线定位的状态机 我们使用图4所示的状态机来评估在线定位的姿势质量,并相应地执行不同的策略,从地图未初始化状态开始,即地图坐标到当前全球坐标TM的全局转换未知,我们使用粗略的

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    细粒度特征提取和定位用于目标检测(附论文下载)

    该网络设计了一堆小卷积滤波器,使网络结构非常简单,但网络有一些定位错误。 ? 就有研究者提出了独特的网络架构,PPCNN(金字塔池化卷积神经网络),以减少定位误差,并提取高级特征图。 该网络由改进的VGGNet和U-shape特征金字塔网络组成。介绍了一种提取和收集目标的小特征信息并从源图像中检测小物体的网络。该方法在定位和检测任务中取得了更高的精度。 而对于卷积神经网络而言,不同深度对应着不同层次的语义特征,浅层网络分辨率高,学的更多是细节特征,深层网络分辨率低,学的更多是语义特征。 ? 金字塔池化网络允许从不同卷积层中的多尺度特征作为输入,并提取相同尺度的输出特征图,如上图所示。研究者提出了用VGGNet在u-shape特征金字塔网络中构建的改进的网络架构来提取高级特征图。 该特征金字塔网络的特征提取过程如下图所示。 ? 4 实验 ? ? 可视化结果: ?

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    手机定位浅析 AGPS定位 LBS基站定位 卫星定位

    手机定位是指通过特定的定位技术来获取移动手机或终端用户的位置信息(经纬度坐标),在电子地图上标出被定位对象的位置的技术或服务。定位技术有两种,一种是基于GPS的定位,一种是基于移动运营网的基站的定位。 基于GPS的定位方式是利用手机上的GPS定位模块将自己的位置信号发送到定位后台来实现手机定位的。基站定位则是利用基站对手机的距离的测算距离来确定手机位置的。 第二、手机关机由于没有信号发射,基站无法抓取到被定位手机的信号,无法实施定位。 第三、手机定位是对手机卡定位,而不是对手机定位。 在这两种定位技术均无法使用的环境中,CDMA定位技术会自动切换到Cell ID扇区定位方式,确保定位成功率。 CDMA定位技术结合了无线网络辅助GPS定位和CDMA三角运算定位,改善了室内定位效果。 手机定位系统不一定是手机GPS定位,首先说一下定位技术,定位技术有两种,一种是基于GPS的定位,一种是基于移动运营网的基站的定位

    3.4K10

    PPCNN:细粒度特征提取和定位用于目标检测(附论文下载)

    该网络设计了一堆小卷积滤波器,使网络结构非常简单,但网络有一些定位错误。 ? 就有研究者提出了独特的网络架构,PPCNN(金字塔池化卷积神经网络),以减少定位误差,并提取高级特征图。 该网络由改进的VGGNet和U-shape特征金字塔网络组成。介绍了一种提取和收集目标的小特征信息并从源图像中检测小物体的网络。该方法在定位和检测任务中取得了更高的精度。 而对于卷积神经网络而言,不同深度对应着不同层次的语义特征,浅层网络分辨率高,学的更多是细节特征,深层网络分辨率低,学的更多是语义特征。 ? 金字塔池化网络允许从不同卷积层中的多尺度特征作为输入,并提取相同尺度的输出特征图,如上图所示。研究者提出了用VGGNet在u-shape特征金字塔网络中构建的改进的网络架构来提取高级特征图。 该特征金字塔网络的特征提取过程如下图所示。 ? 4 实验 ? ? 可视化结果: ?

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    特征工程之特征缩放&特征编码

    (上) 特征工程之数据预处理(下) 本篇文章会继续介绍特征工程的内容,这次会介绍特征缩放和特征编码,前者主要是归一化和正则化,用于消除量纲关系的影响,后者包括了序号编码、独热编码等,主要是处理类别型、文本型以及连续型特征 ---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法,归一化和正则化。 本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份,每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。 那么什么时候需要采用特征离散化呢? 这背后就是需要采用“海量离散特征+简单模型”,还是“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型,通常使用“海量离散特征+简单模型”。 假设有连续特征j ,离散化为 N个 0/1 特征;连续特征 k,离散化为 M 个 0/1 特征,则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征

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    特征工程 特征处理

    前言:本文介绍了特征处理中的特征缩放、选择和降维,并用代码演示特征缩放中的标准化法和区间缩放法。 特征缩放 特征值缩放: ? 特征值的缩放‐‐标准化法: ? 特征值的缩放‐‐区间缩放法: ? 特征值的归一化: ? 归一化即将一行特征的坐标转换成一个不含量纲(单位)的“单位向量”。 缺失特征值的弥补计算: ? 创建多项式特征: ? 特征选择方法1‐‐方差选择法: ? 特征选择方法2‐‐皮尔森相关系数法: ? 特征选择方法3‐‐基于森林的特征选择: ? 特征选择方法4‐‐递归特征消除法: ? 主成成分分析将鸢尾花数据集中的四个特征转换为两个重要的特征,并可以将特征转换成二维的数据在平面上进行展示。

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    特征工程之特征表达

    特征工程之特征选择中,我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程,不过会重点关注于特征表达部分,即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。 主要包括缺失值处理,特殊的特征处理比如时间和地理位置处理,离散特征的连续化和离散化处理,连续特征的离散化处理几个方面。 1. 对地理特征,比如“广州市天河区XX街道XX号”,这样的特征我们应该如何使用呢?处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值,则需要转化为多个离散特征,比如城市名特征,区县特征,街道特征等。 处理方法其实比较简单,比如某特征的取值是高,中和低,那么我们就可以创建三个取值为0或者1的特征,将高编码为1,0,0这样三个特征,中编码为0,1,0这样三个特征,低编码为0,0,1这样三个特征。 比如对于用户的ID这个特征,如果要使用独热编码,则维度会爆炸,如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征,我们会有一个特征嵌入矩阵,这个矩阵的行很大,对应我们该特征的数目。

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    手机定位浅析 AGPS定位 LBS基站定位 卫星定位

    定位技术有两种,一种是基于GPS的定位,一种是基于移动运营网的基站的定位。基于GPS的定位方式是利用手机上的GPS定位模块将自己的位置信号发送到定位后台来实现手机定位的。 第二、手机关机由于没有信号发射,基站无法抓取到被定位手机的信号,无法实施定位。 第三、手机定位是对手机卡定位,而不是对手机定位。 在这两种定位技术均无法使用的环境中,CDMA定位技术会自动切换到Cell ID扇区定位方式,确保定位成功率。 CDMA定位技术结合了无线网络辅助GPS定位和CDMA三角运算定位,改善了室内定位效果。 手机定位系统不一定是手机GPS定位,首先说一下定位技术,定位技术有两种,一种是基于GPS的定位,一种是基于移动运营网的基站的定位。 手机定位分类 手机定位系统按照提供服务的方式可以分为两种:自有手机定位系统与公用定位系统。根据手机的不同的功能可以有可以分为两种定位,短信版手机定位和WAP版手机定位

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