眼睛纵横比(EAR) 在讨论EAR之前,先看看68个人脸特征点:  人脸特征点检测本身的算法是很复杂的,dlib中给出了相关的实现. 每只眼睛由6个(x,y)坐标表示,从眼睛的左角开始,然后围绕该区域的其余部分顺时针显示: 基于这个描述,我们应该抓住重点:这些坐标的宽度和高度之间有一个关系. Soukupová和Čech在其2016年的论文"使用面部标志实时眼睛眨眼检测"的工作,我们可以推导出反映这种关系的方程,称为眼睛纵横比(EAR): 其中p1,...,p6是2D面部地标位置. 这…

使用C#处理基于比特流的数据 0x00 起因 最近需要处理一些基于比特流的数据,计算机处理数据一般都是以byte(8bit)为单位的,使用BinaryReader读取的数据也是如此,即使读取bool型也是一个byte.不过借助于C#基础类库中提供的一些方法,也实现了对基于比特的数据的读取.任务完成后觉得基于比特的数据挺有意思,自己试了下用7比特和6比特编码常用ASCII字符.最后把一点新的写成博客,一方面做个记录,另一方面希望对有类似需求的园友有所帮助. 0x01 比特流数据的读取 假设我们有一…

1.dlib 实现动态人脸检测及面部轮廓检测 模型下载连接 : http://dlib.net/files/ # coding:utf-8 import cv2 import os import dlib # http://blog.topspeedsnail.com/archives/6935 def assure_path_exists(path): dir = os.path.dirname(path) if not os.path.exists(dir): os.makedirs(dir…

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.引言 SMF中的功能体CTF在用户上网时达到一定条件就会向CHF上报流量,而CTF什么时候触发流量上报是由CTF中的触发器来控制的.在<老猿学5G:融合计费基于流计费的触发器Triggers>介绍了基于流计费的触发器情况,同时介绍了SMF中的计费相关触发器除了基于流计费的触发器(Flow Based Charging (FBC) triggers)外,还有基于QoS流计费的触发器(QoS flow Based Charging (QBC) trig…

基于机器学习CNN方法来检测人脸比之前介绍的效率要慢很多 需要先下载一个训练好的模型数据: 地址点击下载 // dlib_cnn_facedetect.cpp: 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <dlib/dnn.h> #include <dlib/data_io.h> #include <dlib/image_processing.h>…

人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等. 对于opencv的人脸检测方法,优点是简单,快速:存在的问题是人脸检测效果不好.正面/垂直/光线较好的人脸,该方法可以检测出来,而侧面/歪斜/光线不好的人脸,无法检测.因此,该方法不适合现场应用.而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测,效果会好于opencv的方法识别率会更高,本文会分别采用这几种方法来实现人脸识别.那个算法更好,跑跑代码就知道. 实时图像捕获 首先在进行人脸识别之前需要先来学点O…

论文记录:Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https://songcoming.github.io/lectures/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-Identifying-Encrypted-Malware-Traffic-with-Contextual-Flow-Data.html 0x00 本系列笔记是用来记录论文阅读过程中产生的问题与思考的随…

如果web服务器支持HTTPS,那么进行HTTPS洪水攻击是更为有效的一种攻击方式,一方面,在进行HTTPS通信时,web服务器需要消耗更多的资源用来进行认证和加解密,另一方面,一部分的防护设备无法对HTTPS通信数据流进行处理,也会导致攻击流量绕过防护设备,直接对web服务器造成攻击. HTTPS的DDoS攻击防护 随着越来越多的网络业务由明文HTTP转向加密HTTPS协议,针对HTTPS的DDoS攻击也呈快速增长趋势,包括针对SSL/TLS握手交互的攻击和针对HTTPS业务的攻击.HTTPS…

利用ML&AI判定未知恶意程序 导语:0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶意程序 0x01.前言 在上一篇ML&AI如何在云态势感知产品中落地中介绍了,为什么我们要预测未知恶意程序,传统的安全产品已经无法满足现有的安全态势.那么我们要使用新的技术手段武装我们的安全产品,通过大数据的手段更好的解决未知恶…

http://blog.csdn.net/hust_bochu_xuchao/article/details/53906223 http://blog.csdn.net/xiamentingtao/article/details/50908190 https://stackoverflow.com/questions/37210655/opencv-detect-face-landmarks-ear-chin-ear-line 快速上手使用Dlib进行人脸检测,无需CMAKE编译. http:/…