内容概要：本文详细介绍了利用OpenCV的光流特性提取技术进行人脸微表情识别的工程项目。首先解释了光流的基本概念及其在OpenCV中的实现方式，接着阐述了如何从连续视频帧中计算光流，进而提取面部特征。随后讨论了基于这些特征使用机器学习或深度学习模型对微表情进行分类的方法，并提供了相关代码示例。最后提到了所使用的两个重要数据集SAMM和CAS(ME)2，它们对于训练和测试模型至关重要，但需要经过申请流程才能获取。此外还强调了遵守使用条款的重要性。 适合人群：对计算机视觉、人脸识别感兴趣的开发者和技术爱好者，尤其是那些想要深入了解光流特性和微表情识别的研究人员。 使用场景及目标：适用于希望通过实际案例掌握OpenCV光流特性提取技术和人脸微表情识别的应用场景，如安防监控、人机交互等领域。目标是让读者能够独立完成类似的项目开发。 其他说明：文中提供的代码片段可以帮助初学者更好地理解和实践相关技术，同时提醒读者注意数据集的合法获取途径。

战略和指标 政策与合规 教育与指导 威胁评估 安全要求 安全架构 安全生成 安全部署 缺陷管理 建筑评估 需求驱动测试 安全测试 事件管理 环境管理 运营管理

自组装移动性映射 离子迁移质谱数据提取和可视化工具。 作者：Eric Janusson依赖关系：Python 3.9（和其他库） 介绍 这些模块设计用于处理使用Waters Synapt离子淌度质谱仪（IMS-MS）生成的实验数据。 它还包含用于数据处理，绘图和IMS-MS数据分析的功能。 创建模块以基于m / z和漂移时间监控选定的分析物。 指示 将Waters DriftScope 2.9安装到默认目录：“ C：\ DriftScope”。 ＃请注意，如果未安装此程序，此模块将不会运行基于色谱的IMS峰采集，因为使用Waters MS软件获取的文件需要专有的Waters DLL文件。 将所有IMS-MS实验文件（Waters .RAW文件夹格式）移动到所需的工作目录并复制完整的数据目录路径。 在终端外壳中运行samm.py。 出现提示时，粘贴数据目录，然后按Enter。 ＃默认

CapsuleNet用于微表达识别 描述 这是用于微表情识别的CapsuleNet论文的源代码，该论文加入了第二次面部微表情识别任务的微表情大挑战。 如果您认为此代码有用，请按如下方式引用我们的论文： # Bibtex @INPROCEEDINGS{Quang2019Capsulenet, author={N. V. {Quang} and J. {Chun} and T. {Tokuyama}}, booktitle={2019 14th IEEE International Conference on Automatic Face Gesture Recognition (FG 2019)}, title={CapsuleNet for Micro-Expression Recognition}, year={2019}, volume={}, nu

信息安全_数据安全_OWASP SAMM 威胁情报 硬件攻防 安全攻击 边界防御 信息安全研究

SAMM-软件保证成熟度模型-1.0-cn.pdf；中文版，非常好的资料

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SAMM(软件保证成熟度模型)是 OWASP 帮助企业评估，制定并实施安全 软件的框架，它可以集成到他们现有的软件开发生命周期(SDLC)战略。本快速入门指南将 引导您完成核心步骤，以执行基于 SAMM 安全软件的做法。