传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征，而这些特征各自适用于某类视频，对其他视频的检测精度较低。针对这种情况，提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组，接着计算视频帧间连续性VQA特征，然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序，最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明，该算法提高了篡改检测精度。
2022-05-26 19:21:23
1.03MB
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superpoint源码|含有部分数据集（coco、hpatches）
2022-05-25 15:35:59
637.14MB
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超点
这是“ SuperPoint：自我监督的兴趣点检测和描述”的Tensorflow实现。 Daniel DeTone，Tomasz Malisiewicz，Andrew Rabinovich。 。
HPatches上的结果
检测器评估
HPatches的可重复性，计算出在成对图像之间共有300个点，并且NMS为4：
照明变化
观点改变
SuperPoint（我们的实现）
0.662
0.674
SuperPoint（ ）
0.641
0.621
快速地
0.576
0.625
哈里斯
0.630
0.755
施
0.584
0.629
描述符评估
对HPatch进行的单应估计法，计算出的最大成对图像之间共检测到1000个点，正确性阈值为3，NMS为8：
照明变化
观点改变
SuperPoint（我们的实现）
0.965
0.712
SuperPoint
2022-05-25 14:55:56
138.8MB
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该数据来源于：https://download.csdn.net/download/qq_44250700/85378522?spm=1001.2014.3001.5501的音乐集里400首音乐。该音乐集应该是音乐分类的有4种分类，每种100首，每首1分钟。注意：本次提供的数据并未采用人工标注！
2022-05-25 11:02:46
38KB
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基于时频分析方法研究故障电弧特征，李雅梅，陈艳君，故障电弧是引起火灾的重要原因，所以故障电弧检测方法的研究显得尤为重要。本文使用电弧发生器复现了串联电路电弧发生时的情况，
2022-05-25 00:43:36
557KB
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