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。
2021-10-21 23:09:12 566.86MB python image-processing forensics copy-paste
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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
2021-10-21 21:49:09 82.33MB Python
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内核主成分分析(KPCA) MATLAB代码,用于通过使用内核来进行非线性降维,故障检测和故障诊断。 2.1版,2020年5月6日 电子邮件: 主要特点 易于使用的API,用于训练和测试KPCA模型 多种内核功能 支持降维,故障检测和故障诊断 支持数据重建 告示 仅支持对高斯内核进行故障诊断。 使用“ Classdef ... End”定义类,因此该代码只能在R2008a版本之后应用于MATLAB。 更多详细信息和讨论,请参阅: : 此代码仅供参考。 降维演示(“香蕉”数据和“圆”数据) 数据重建演示(“圆形”数据) 故障检测演示(TE过程数据) 故障诊断演示(TE过程数据)
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第14组 群组名称:TEAM_NAME 团队成员:augoel2,elihf2,sdegand2,tinreyd2,weixuan2 项目经理:farazms2,anjalik4 项目描述:卷积神经网络(CNN),用于检测人是否戴着口罩。
2021-10-20 21:15:57 38KB JupyterNotebook
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心率检测matlab代码语音信号中的压力检测 该项目包括根据心率值检测语音信号中的压力。 该项目分为三个主要部分:数据处理,特征提取和分类。 我们将使用VOCE数据库,因此代码将专注于其结构。 但是,可以单独使用各个功能。 我们强烈建议您在尝试运行之前阅读有关该项目的文章。 入门 您将需要一些必备条件才能运行此项目。 先决条件 从其下载数据库VOCE 2016年 至少python 2.7 来自的Spyder IDE Sklearn版本:scikit-learn 0.18.1 代码结构和用法 1.数据处理 从VOCE数据库中的原始文件中,您将需要执行一些步骤才能获得有用的数据。 您可以在“ Procesado BBDD”文件夹中找到脚本。 使用script_rename.bat文件来重命名负ID,以便它们都是正数 使用analisis_archivos.m分析每个ID有多少可用数据(wav文件,传感器文件...) 使用analisis.xml函数从传感器xml文件中提取心率值。 使用ejemplos_Zecg_Zts.m脚本检查Zts和Zecg值是否相似。 根据与ejemplos_pre
2021-10-20 20:50:10 1.27MB 系统开源
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傅里叶变换三维测量矩阵问题陈述 该项目的目标是实现一种深度学习算法,该算法将单通道手持式ECG设备的心电图(ECG)记录分为四个不同的类别:正常窦性心律(N),房颤(A),其他心律(O ),或者太吵而无法分类(〜)。 该模型是由论文指导的由Zihlmann等人撰写。 在作者对的贡献之后发表的。 心房颤动(AF)是一种常见的心律失常,影响了270万以上的美国人。 这种心律失常与明显的发病率相关,缺血性中风的风险增加了4到5倍。 AF通常是沉默的,患者偶尔会出现中风,这是心律不齐的最初表现。 其他患者有令人不安的症状,例如心pit或头晕,但传统的监测方法无法确定心律不齐。 尽管该问题很重要,但AF检测仍然很困难,因为它可能是偶发性的。 因此,定期采样心率和节律可能有助于在这些情况下进行诊断。 当两个电极中的每一个都握在手中时,移动式ECG设备能够记录单导联等效ECG。 AliveCor为2017年PhysioNet / CinC挑战赛慷慨捐赠了总计12186张ECG录音。 项目包中的文件 该项目包包含以下文件: physionet_readme.ipynb:具有工作代码的此README.m
2021-10-20 20:33:06 957KB 系统开源
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使用TensorFlow 2实现 火车 在config.py更改数据集路径和class_dict 在config.py选择版本 可选, python generate.py为您的数据集生成锚点并在config.py更改锚点 运行python train.py进行培训 测试 运行python test.py 数据集结构 ├── Dataset folder ├── IMAGES ├── 1111.jpg ├── 2222.jpg ├── LABELS ├── 1111.xml ├── 2222.xml ├── train.txt ├── test.txt 笔记 xml文件应为PascalVOC格式 train.txt包含不带扩展名的图像名称 推荐(适用于docker用户) docker pu
2021-10-19 21:17:16 17KB tensorflow tf2 object-detection tensorflow2
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strongR-frida-android 按照上游进行自动修补,并为Android构建反检测版本的frida-server。 跟随FRIDA上游自动修补程序,并为Android构建反检测版本的frida-server。 提示:不要分叉该存储库 补丁 模块 姓名 frida-core 0001-string_frida_rpc.patch frida-core 0002-io_re_frida_server.patch frida-core 0003-pipe_linjector.patch frida-core 0004-io_frida_agent_so.patch frida-core 0005-symbol_frida_agent_main.patch frida-core 0006-thread_gum_js_loop.patch frida-core
2021-10-18 17:06:08 688KB android frida anti-detection anti-frida
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使用CNN进行植物病害检测 通过叶片图像预测植物的健康状况
2021-10-18 14:40:34 210KB
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[2005 CVPR] Histograms of Oriented Gradients for Human Detection 用于人体检测的方向梯度直方图 Navneet Dalal,Bill Triggs
2021-10-16 21:40:42 445KB CV HOG 人体检测
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