smote的matlab代码CIS 660 - 最终项目 AWID 异常检测 团队 保罗·韦伯斯特 加布里埃尔·麦迪逊 布兰登马洛 米尔扎·拜格 AWID（爱琴海 Wi-fi 入侵）数据集 由真实无线网络记录产生的数据集 完整数据集 ~ 160,000,000 行 x 155 列 使用的训练集减少 ~ 180 万行 x 155 列 从 1 小时的记录中产生 任一数据集中的大多数数据都属于“正常”类别 项目目标 构建一个分类器，能够对具有四种特定攻击类型的元组进行正确分类： 阿莫克 解除认证 认证请求 ARP 3 主要任务 预处理/清洗 特征选择 分类 关于攻击 解除认证 一种拒绝服务攻击，它使用不受保护的解除身份验证数据包来欺骗实体。 攻击者监视网络上的流量以发现与特定客户端关联的 MAC 地址。 然后代表特定 MAC 地址向接入点发送取消身份验证消息，这会强制该客户端离开网络。 然后，攻击者以之前断开连接的客户端身份连接到接入点。 认证请求 一种泛洪攻击 -> “在这种情况下，攻击者试图通过导致其客户端关联表溢出来耗尽 AP 的资源。 它基于这样一个事实，即可以在客户端 AP 的关联

支持向量数据描述（SVDD） 用于使用SVDD进行异常检测或故障检测的Python代码。 电子邮件： 主要特点 用于仅包含正训练数据的训练数据集的SVDD模型。 （SVDD） 包含正训练数据和负训练数据的训练数据集的SVDD模型。 （nSVDD） 多种内核功能。 可视化模块，包括ROC曲线图，测试结果图和决策边界。 要求 matplotlib cvxopt 科学的 麻木 scikit_learn 关于SVDD型号 根据以下参考文献，可以构建两种类型的SVDD模型： [1] Tax DMJ，Duin RP W.支持向量数据描述[J]。 机器学习，2004，54（1）：45-66。 一个简单的决策边界应用程序（使用不同的内核函数） # -*- coding: utf-8 -*- import sys sys.path.append("..") from src.svdd im

shenduxuexi,Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection

马氏距离matlab代码重点检测 介绍 高光的存在会导致在某些Computer Vision应用程序中产生错误结果，例如直方图均衡化，对象检测等。 已经开发了许多算法来检测和去除高光。 在这个项目中，我提出了一种基于马氏距离的非常简单有效的统计方法来进行高光检测。 性能评估是在具有不同上下文的65张图像中执行的。 如此获得的实验结果表明，所提出的技术是一种用于突出显示检测的有效工具，并且可能导致利用数字图像处理中的统计分析潜力的新替代方法。 入门 先决条件 Matlab R2014 目录 /代码/算法 / code / aux_codes /代码/方法 运行测试 Evaluation_algorithms.m 作者 达尼洛·佩纳（Danilo Pena）

Sliding-Window-Face-Detection-Based-on-HOG-features-and-SVM-Classifier Update: data数据百度网盘 链接： 提取码：0amu 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦--来自百度网盘超级会员V4的分享 Update: vlfeat库 链接： 提取码：p31i 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦--来自百度网盘超级会员V4的分享 注意： 进行该实验前需要安装vlfeat库，安装方法为： a）下载 VLFeat 的安装包在其解压到任意目录下。 b）在 matlab 中新建 startup.m 文件 c）在 startup.m 文件中输入 run('......\vlfeat-0.9.21\toolbox\vl_setup')并运行，即可安装 d）在 matlab 命令行中输入 vl_ver

颜色分类leetcode 车辆检测项目 概述 车辆检测项目使用机器学习和计算机视觉技术，并结合技术。 我应用了两种不同的检测方法。 本项目的步骤如下： 1) SVM算法 对标记的训练图像集执行定向梯度直方图 (HOG) 特征提取，并训练分类器线性 SVM 分类器。 实施有效的滑动窗口技术并使用训练有素的 SVM 分类器搜索图像中的车辆。 在视频流上运行管道并逐帧创建重复检测的热图，以拒绝异常值并跟踪检测到的车辆。 2）YOLO算法 构建基于 Keras 的神经网络并实现预训练模型来预测图像。 在视频流上运行管道并创建一个控制台来监控车道状态和检测。 用法 Project-SVM.py和helper.py包含 SVM 分类器结构和管道的代码。 dist.p包含一个基于 YUV 颜色特征和 HOG 特征的训练 SVM 分类器，具有 17,000 多张汽车和非汽车图片。 Project-yolo.py和helper_yolo.py包含helper_yolo.py网络和管道的代码。 依赖关系 麻木 简历2 学习 scipy skimage 凯拉斯 1) SVM算法 SVM（支持向量机）是一种强

基于L-峭度的轴承故障诊断，刘绍鹏，侯澍旻，Kurtosis (峭度)被广泛应用监测机械设备故障信号。但是，峭度对于随机冲击非常敏感。信号中只要存在有随机冲击，峭度值就变得很大。�

imgviz 图像可视化工具 | | 安装 pip install imgviz # there are optional dependencies like skimage, below installs all. pip install imgviz[all] 依存关系 枕头> = 5.3.0 PyYAML 入门 # getting_started.py import imgviz # sample data of rgb, depth, class label and instance masks data = imgviz . data . arc2017 () # colorize depth image with JET colormap depth = data [ "depth" ] depthviz = imgviz . depth2rgb ( depth , mi

使用Python对数字图像进行复制移动检测 2021年4月16日更新：该项目已被正确重写为书面文件，并在Springer发表。 在那里解释了一些更详细的理论并逐步进行了介绍，因此可能也希望对其进行检验。 你可以在找到它。 旧的Python 2版本：此存储库现在托管python 3版本。 您可以在此找到用python 2编写的旧模块。 描述 这是python脚本的一种实现，用于基于重叠块检测对数字图像的复制移动操纵攻击。 通过修改科学期刊上公开的两种算法来实现此脚本： 重复检测算法，取自来（旧链接已失效，请转到）； 使用对数字图像进行快速平稳的攻击检测算法，但对噪声和后期区域复制过程敏感（在上文中进行了解释） 鲁棒检测算法，取自； 速度较慢且结果攻击检测算法较粗糙，但被认为对噪声和后期区域复制过程具有鲁棒性 该项目用于我的本科论文，您可以在找到它，但请注意，它是用印度尼西亚语编写的。

实战 车辆检测及型号识别 简介 车辆检测及型号识别广泛应用于物业，交通等的管理场景中。通过在停车场出入口，路口，高速卡口等位置采集的图片数据，对车辆的数量型号等进行识别，可以以较高的效率对车型，数量信息等进行采集。通过采集的数据，在不同的场景中可以辅助不同的业务开展。如商场停车位的规划，路况规划，或者公安系统追踪肇事车辆等等。 在第七周的作业中，学员们已经掌握了使用slim框架来对植物进行分类识别。 在第八周的作业中，学员们已经掌握使用slim物体检测框架来进行物体的检测和识别。 本项目中，将会综合第七周作业内容和第八周的作业内容,实现一个车辆检测的工业级系统。 作业内容 学员需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统。 评价标准 成果1, 一整套可以运行的系统 包含代码和详细的文档。文档要求可操作。能够按照文档的描述搭建系