目标识别与检测相关概念

一. 明确几个概念：1. 目标分割（Target Segmentation）：任务是把目标对应部分分割出来。像素级的前景与背景的分类问题，将背景剔除。举例：（以对视频中的小明同学进行跟踪为例，列举处理过程）第一步进行目标分割，采集第一帧视频图像，因为人脸部的肤色偏黄，因此可以通过颜色特征将人脸与背景分割出来。2. 目标<em>检测</em>（Target Detection）：定位目标，确定目标位置和大小。<em>检测</em>目标...

遗留物检测中的物体遗留和移除检测

在智能视频监控系统中，遗留物<em>检测</em>是一个很重要的应用，对遗留物的<em>检测</em>基本上都是采取对前景掩膜对应的背景区域不进行更新，这往往又会导致其他的问题，如背景模型的鲁棒性和对环境的适应性等。而且在对遗留物<em>检测</em>中，如果背景中的物体移除，有时对该移除物体对应的背景区域进行更新。这里介绍一种判断物体是遗留还是移除的<em>检测</em>算法，也可以参考论文“moving object detection,tracking and

异常声音检测总结

<em>异常</em>声音<em>检测</em>，顾名思义，就是<em>检测</em>现实生活中的<em>异常</em>声音，如枪声、爆炸声、哭声、尖叫声等，属于公共安全监控的范畴。 传统的公共安全监控是用摄像头，但是摄像头只能监控某个固定的场景，而且受光线影响很大，因而在电影中，罪犯只要知道摄像头的位置，就可以很容易地避开摄像头或用布将摄像头遮住。   随着移动互联网的发展，各种可穿戴式的安全产品相继出现，但都是主打定位牌，360儿童手表倒是可以录音，但是需

基于opencv车道线破损检测项目

最近接到上级指令开发一个公路上<em>检测</em>车道线污损情况的项目，刚开始直观的以为应该很容易完成，结果大大小小的坑填了一个多月才完成了一个很low的成品。就记录一下具体的思路吧，怕以后时间长了忘记了。。主程序流程：摄像头返回一帧图像 只保留车道线的区域为ROI区域，剔除其余冗余信息 色彩空间转换，中值滤波，直方图拉伸，形态学滤波 Canny边缘<em>检测</em> Hough transform<em>检测</em>边缘上的直线 根据斜率，...

碰撞和射线原理

一. Unity3d 碰撞器与触发器 1. 要产生碰撞必须为游戏对象添加刚体（Rigidbody）和碰撞器， 刚体可以让物体在物理影响下运动。碰撞体是物理组件的一类，它要与刚体一起添加到游戏对象上才能触发碰撞。如果两个刚体相互撞在一起，除非两个对象有碰撞体时物理引擎才会计算碰撞，在物理模拟中，没有碰撞体的刚体会彼此相互穿过。物体发生碰撞的必要条件两个物体都必须带有碰撞器(Collider)

肿瘤标志物检测一般有哪些项目

肿瘤标志物<em>检测</em>一般有哪些项目?肿瘤标志物不知道大家了解多少呢，很多人得了肿瘤以后就会觉得没有治疗希望了，一般认为是发现的不及时，所以没有更好的采取措施治疗，那么如何发现肿瘤的存在呢，就要做一些有关检查，有哪些呢? 肿瘤标志物用于临床诊断的有许多种，可分为：癌胚类抗原、糖蛋白抗原、酶类、激素类、癌基因类和与肿瘤相关的病毒等。目前肿瘤标志物<em>检测</em>项目有： 2.1 甲胎蛋白(AFP)

LIDAR系列之2：用激光雷达检测车道线

转自：https://www.sohu.com/a/207740445_391994 基于视觉系统的车道线<em>检测</em>有诸多缺陷，首先是视觉系统对背景光线很敏感，诸如阳光强烈的林荫道，车道线被光线分割成碎片，致使无法提取出车道线。其次，视觉系统需要车道线的标识完整，有些年久失修的道路，车道线标记不明显，不完整，有些刚开通几年的道路也是如此。第三，视觉系统需要车道线的格式统一，这对按照模型库识别车道线的系...

【论文笔记】监控视频中异常事件检测及异常事件摘要

论文作者林巍峣做的一次关于其发表在2015 neurocomputing 上的论文的讲座。因为是讲座+后期自己稍微看了一下原文，所以在这的介绍只是一个大概，属于科普方法类论文笔记… 论文链接： Summarizing surveillance videos with local-patch-learning-based abnormality detection, blob sequence

异常点检测算法（一）概率统计

<em>异常</em>点<em>检测</em>算法（一） <em>异常</em>点<em>检测</em>（又称为离群点<em>检测</em>）是找出其行为很不同于预期对象的一个<em>检测</em>过程。这些对象被称为<em>异常</em>点或者离群点。<em>异常</em>点<em>检测</em>在很多实际的生产生活中都有着具体的应用，比如信用卡欺诈，工业损毁<em>检测</em>，图像<em>检测</em>等。 <em>异常</em>点（outlier）是一个数据对象，它明显不同于其他的数据对象，就好像它是被不同的机制产生的一样。例如下图红色的点，就明显区别于蓝色的点。相对于蓝色的点而言，红色的点

异常点检测算法（一）

原创： 张戎 数学人生 2016-06-23<em>异常</em>点<em>检测</em>（又称为离群点<em>检测</em>）是找出其行为很不同于预期对象的一个<em>检测</em>过程。这些对象被称为<em>异常</em>点或者离群点。<em>异常</em>点<em>检测</em>在很多实际的生产生活中都有着具体的应用，比如信用卡欺诈，工业损毁<em>检测</em>，图像<em>检测</em>等。<em>异常</em>点（outlier）是一个数据对象，它明显不同于其他的数据对象，就好像它是被不同的机制产生的一样。例如下图红色的点，就明显区别于蓝色的点。相对于蓝色的点而...

异常点检测算法（三）

原创： 张戎 数学人生 2016-08-03<em>异常</em>值<em>检测</em>算法在数据挖掘的诸多领域有着应用场景，例如金融领域，信息传输领域，图像领域等。在研究过程中，有学者给出了<em>异常</em>点的一个定义：An outlier is an observation that deviates so much from other observations as as to arouse suspicion that it was...

在线社交网络中异常帐号检测方法研究

一.引言在线社交网络已经成为人们生活、工作、交流的重要平台． <em>异常</em>帐号 （虚假帐号和被盗用的帐号），严重危害到在线社交网络的信誉评价体系以及用户的信任关系． <em>异常</em>帐号<em>检测</em>主要涉及３方面的内容： （1）<em>异常</em>帐号的表现．帐号具有形态各异的表现，并且帐号的表现是一个动态过程，在不同的阶段具有不同的行为特征； （2）<em>检测</em>方案的设计．选择合适的特征和算法来

机器学习笔记(6)---K-近邻算法(4)---使用K近邻算法检测异常操作之一

前言 接着前面三篇学习笔记《约会对象魅力程度分类》、《使用sklearn中的KNN算法》和《KNN手写识别系统》，本节记录使用K近邻算法<em>检测</em><em>异常</em>操作，主要参考《Web安全之机器学习》 。 转载请注明出处：http://blog.csdn.net/rosetta 使用K近邻算法<em>检测</em><em>异常</em>操作之一 实验数据及情况 实验数据在Schonlau个人网站中：http://www.schonl...

塑料袋 (Demo) (《缝纫机乐队》电影插曲) - 缝纫机乐队

<em>塑料袋</em> (Demo) (《缝纫机乐队》电影插曲) - 缝纫机乐队词：赵英俊曲：赵英俊编曲：赵英俊演唱：赵英俊制作人：赵英俊吉他：赵英俊录音及混音：赵英俊已经记不清楚我从哪里来忘记了为什么而存在现在我还不想化作尘埃因为我的故乡叫做未来没有什么事情会为我更改但要摆好飞翔的姿态你们不要妄想将我掩埋总会有阵狂风带我离开带我飞过孤独带我飞过痛苦带我飞过幸福带我飞过你的心没有什么事情会为我更改也要摆好飞翔的姿...

异常点检测算法（二）矩阵分解

<em>异常</em>点<em>检测</em>算法（二） 前面一篇文章《<em>异常</em>点<em>检测</em>算法（一）》简要的介绍了如何使用概率统计的方法来计算<em>异常</em>点，本文将会介绍一种基于矩阵分解的<em>异常</em>点<em>检测</em>方法。在介绍这种方法之前，先回顾一下主成分分析（Principle Component Analysis）这一基本的降维方法。 （一）主成分分析（Principle Component Analysis） 对高维数据集合的简化有各种各样的原因，

机器学习练习（五）——高斯异常点检测

#coding:utf-8 import numpy as np from sklearn.covariance import EllipticEnvelope from sklearn.svm import OneClassSVM import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager from sklearn.dataset

TCP异常断开检测

是一方主机的突然崩溃而另一方无法<em>检测</em>到，以致始终保持着不存在的连接。下面介绍一种方法来<em>检测</em>这种<em>异常</em>断开的情况 1) 在TCP协议中提供了KEEPALIVE<em>检测</em>。该选项使能后，在一个TCP连接上，若指定的一段时间内没有数据交换，则自动发送分节等待对方确认。              SO_KEEPALIVE : 该选项设置是否打开探测              TCP_KEEPID

遗留物检测算法及实现

从最终实现的角度来看，说不上是遗留物<em>检测</em>，至多是静止目标<em>检测</em>【运动物体长时间滞留<em>检测</em>】。实验室同学搞毕业设计，帮忙弄弄，也没弄成。          本文将分别给出老外论文+对应的代码【在老外论文基础上改进的】和国内的论文+代码【失败，能力不行】。总体思路都是帧间差分法，没有走sift特征匹配或者在线学习的路线。

异常事件检测研究之路（一 ）

课题定为<em>异常</em>事件<em>检测</em>以来，做了很多小实验，但是一直感觉自己并没有碰触到核心的部分，最近看了一篇很有收获的文章，是第一篇将深度学习算法引入<em>异常</em>事件<em>检测</em>中，来自文作者Dan Xu 等，文章名字为‘Learning Deep Representations of  Appearance and Motion for Anomalous Event Detection ’，看了这篇文章，先介绍一下文章的每

异常点/离群点检测算法

sklearn中关于<em>异常</em><em>检测</em>的方法主要有两种：           1）、novelty detection：当训练数据中没有离群点，我们的目标是用训练好的模型去<em>检测</em>另外新发现的样本；          2）、outlier detection：当训练数据中包含离群点，模型训练时要匹配训练数据的中心样本，忽视训练样本中的其它<em>异常</em>点；          sklearn提供了一些机器学习方法，可用...

【计算机视觉】【视频开发】智能视频监控中的遗留物或搬移物检测

智能视频监控中的遗留物或搬移物<em>检测</em> kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai               遗留物或搬移物<em>检测</em>是智能视频监控中的一项基本功能，基本上是智能视频监控领域的必备功能。然而，在实际应用中漏报或误判率依然很高。常见的遗留物或搬移物<em>检测</em>算法主要分为两类，一类是先<em>检测</em>，再根据<em>检测</em>前景在场景中的停留时间

Opencv外来物检测

因为是在运动情况下<em>检测</em>入侵物体 以前静态情况下的背景建模没办法进行 而我们拥有原有视频和入侵后的视频 因此首先我们进行图像匹配（使用了shift特征）shift代码太多了，就不贴出来了。 之后进行背景差 从而<em>检测</em>出前景改变后的物体 之后利用OPencv中团块<em>检测</em>的功能 <em>检测</em>出前景物体 原理很简单，就当练手了 代码如下： //#include //#include #in

异常点检测算法综述

原创： 张戎 数学人生 2016-09-28<em>异常</em>点<em>检测</em>（又称为离群点<em>检测</em>）是找出其行为很不同于预期对象的一个<em>检测</em>过程。这些对象被称为<em>异常</em>点或者离群点。<em>异常</em>点<em>检测</em>在很多实际的生产生活中都有着具体的应用，比如信用卡欺诈，工业损毁<em>检测</em>，图像<em>检测</em>等。本文主要介绍一些常见的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法，包括基于统计的模型，基于距离的模型，线性变换的模型，非线性变换的模型等。<em>异常</em>点<em>检测</em>和聚类分析是两项高度相关的人物。聚类分...

【matlab 异常点检测】基于欧氏距离和马氏距离的异常点检测

基于欧式距离的<em>异常</em>点<em>检测</em>：load data1.txt %导入数据，行为样本，列为特征X=data1; %赋值给Xu=mean(X); %求均值[m,n]=size(X);for i=1:mdist(i)=sqrt(sum(X(i,:)-u).^2);end[a,b]=sort(dist);%对欧氏距离进行排序T=ceil(m*0.02)%设置阀值Threshold=a(m-T);%定为阀值len=

TCP 连接异常状态检测

TCP 连接<em>异常</em>状态<em>检测</em> TCP是一种面向连接的协议，连接的建立和断开需要通过收发相应的分节来实现。某些时候，由于网络的故障或是一方主机的突然崩溃而另一方无法<em>检测</em>到，以致始终保持着不存在的连接。关于TCP<em>异常</em>断开可能有以下两种情况: 1程序/进程<em>异常</em> 如果TCPLink<em>异常</em>而Application1正常，TCPLink会被关掉并且告诉Application２，Application２也就关闭

射线使用-碰撞检测

射线使用-碰撞<em>检测</em> 我们首先实现对鼠标右键的响应是他能够自由查看 然后实现摄像机不能穿越地面 最后单击左键增加实体，并能在单机状态下移动实体   首先，一如既往，提供程序运行的代码框架 #include #include #include #include "ExampleApplication.h" class MouseQueryListener : public E

AnomalyDetectionCVPR2018-master工程

AnomalyDetectionCVPR2018-master工程，用于<em>异常</em>事件<em>检测</em>，<em>异常</em>行为识别等

求解陌陌检测设备异常技术

手机一注册陌陌就显示设备<em>异常</em>，求大神破解技术，有酬谢

大 学 物 理 上 册《电磁学》物理 电磁 学

大 学 物 理 上 册《电磁学》 （多学时） -------单元<em>检测</em>题A卷 大 学 物 理 上 册《电磁学》 （多学时） -------单元<em>检测</em>题A卷

异常轨迹检测（识别偏航轨迹+轨迹异常原因识别）

偏航轨迹有两种，一种是整个轨迹全部偏航，另一种是部分轨迹偏航。基本的思想是将轨迹进行聚类，或者找出两地间频繁的出行模式。如果一条轨迹不属于任何一个聚类，则认为轨迹偏航轨迹<em>异常</em>原因有多种，包含事故、交通控制、抗议、庆典、灾难、大型体育运动等轨迹<em>异常</em>原因识别：1）根据主要路网形状，将城市分为一个个不相连的区域，并根据两个区域之间行驶的车辆的轨迹，识别两个区域之间的<em>异常</em>联系。2）考虑每个道路的三个特征：...

视觉显著性检测，似物性检测

etection物体<em>检测</em>及分类方法总结 这里搜集了一些关于物体<em>检测</em>的方法分析和介绍，看好哪个可以去详细研究一下，基本都有论文或代码的链接。 这里是简述各种方法，下面有详细叙述 ========DPM========= 使用传统的slider window的方法 计算量非常大 ========OverFeat==== 改进了Alex-net，并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网...

据说以后在探头下面用帽子挡脸没用了：SymmNet遮挡物检测的对称卷积神经网络...

摘要从立体图像或视频帧中进行遮挡物的<em>检测</em>，对许多计算机视觉应用而言都是非常重要的。先前的研究重点主要是将其与视差或光流的计算捆绑在一起，这导致了严重的 chicken-a...

【Scikit-Learn 中文文档】新异类和异常值检测 - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN

许多应用需要能够判断新观测是否属于与现有观测相同的分布（它是一个非线性的），或者应该被认为是不同的（这是一个<em>异常</em>值）。 通常，这种能力用于清理实际的数据集。 必须做出两个重要的区别： 新奇<em>检测</em>: 训练数据不被<em>异常</em>值污染，我们有兴趣<em>检测</em>新观察中的<em>异常</em>情况。 离群点<em>检测</em>: 训练数据包含<em>异常</em>值，我们需要适应训练数据的中心模式，忽略偏差观测值。 scikit-learn项目提供了一套可用于新奇和离群点<em>检测</em>的机器学习工具。 该策略是通过数据从无监督的方式学习的对象来实现的: estimator.fit(X_train

用机器学习检测异常点击流

本文内容是我学习ML时做的一个练手项目，描述应用机器学习的一般步骤。该项目的目标是从点击流数据中找出恶意用户的请求。点击流数据长下图这样子，包括请求时间、IP、平台等特征： 该项目从开始做到阶段性完成，大致可分为两个阶段：算法选择和工程优化。算法选择阶段挑选合适的ML模型，尝试了神经网络、高斯分布、Isolation Forest等三个模型。由于点击流数据本身的特性，导致神经网络和高

Python机器学习（1）——异常点检测

本文主要介绍4种<em>异常</em>点<em>检测</em>方法，One-Class SVM（一分类向量机，非高斯分布）、EllipticEnvelope（基于高斯概率密度的<em>异常</em>点<em>检测</em>）、Isolation Forest（基于集成学习方法<em>异常</em>点<em>检测</em>）、LocalOutlierFactor（基于密度的局部<em>异常</em>因子），并基于同一数据集，对比不同<em>检测</em>方法的效果。实现代码如下所示：''' 目标：比较One-Class SVM、Ellipt...

数据异常剔除方法

拉依达方法、肖维勒方法、一阶差分法，1. 111 基于统计的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 2. 112 基于距离的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 3. 113 基于密度的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 4. 114 基于深度的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 5. 115 基于偏移的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 6. 116 高维数据的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 7. 121 时间序列相关背景 8. 122 基于离散傅立叶变换的时间序列相似性查找

数据挖掘之异常点检测

<em>异常</em>点<em>检测</em>方法 一、基本概念     <em>异常</em>对象被称作离群点。<em>异常</em><em>检测</em>也称偏差<em>检测</em>和例外挖掘。     常见的<em>异常</em>成因：数据来源于不同的类（<em>异常</em>对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。     <em>异常</em><em>检测</em>的方法： （1）基于模型的技术：首先建立一个数据模型，<em>异常</em>是那些同模型不能完美拟合的对象；如果模型是簇

聚类检测异常点

主要思想： 用聚类方式划分数据为不同的簇，计算簇内每个点对于簇中心的相对距离（相对距离 = 点到簇中心的距离/这个簇所有点到簇中心距离的中位数），可视化后，<em>检测</em>出相对距离较大的点。 注意是每个点到簇中心的距离的中位数，不是平均值，因为<em>异常</em>值对中位数的影响很小，几乎可以忽略，但是对均值的影响很大。   from sklearn import preprocessing from sklea...

ERR_BLOCKED_BY_XSS_AUDITOR:Chrome 在此网页上检测到了异常代码:解决办法

我们通过chrome浏览器进行xss攻击测试时，会出现如下图所示的拦截提示：chrome浏览器默认开启了filter_xss_auditor，如果需要禁用，并显示xss攻击效果，可以做如下设置。windows下，右键桌面或者启动菜单中的&quot;Google Chrome&quot;快捷键，然后在目标选项，chrome.exe后面加上参数:--args --disable-xss-auditor ,如下图所示。再次...

取消异常关机的磁盘检查

依次点击“开始”→“运行”，在窗口中输入“regedit”命令按回车打开注册表，依次定位到[HKEY_LOCAL_MACHINE/SYSTEM/CurrentControlSet /Control/Session Manager]，在右侧的窗口中找到并双击“BootExecute:REG_MULTI_SZ”，将其内容改为：“autocheck autochk *”，回车即可恢复成正常的状态，或者把

序列异常检测

序列在现实世界中是非常常见的一种数据形式，即在时间维度上传感器采集的数据流。我们最常见的序列数据像语音，自然语言，视频等信号，它们的共同点就是有很强的上下文。一般而言，任何高级有效的模型在处理这种数据时都会考虑这种上下文关系，充分挖掘潜藏的时空相关性，以对数据进行建模，比如混合动态纹理模型。而<em>异常</em>呢，一般在不同场景中有不同的定义，比如一个心脏跳动的信号，在平稳中突然跳动。那么这个跳动就是<em>异常</em>，任何...

异常点检测算法（三）Replicator Neural Networks

<em>异常</em>点<em>检测</em>算法（三）Replicator Neural Networks June 12, 2016 zr9558 Leave a comment <em>异常</em>值<em>检测</em>算法在数据挖掘的诸多领域有着应用场景，例如金融领域，信息传输领域，图像领域等。在研究过程中，有学者给出了<em>异常</em>点的一个定义： An outlier is an observation that deviates so much f

机器学习 -- > 检测异常样本方法总结

数据预处理的好坏，很大程度上决定了模型分析结果的好坏。 其中，<em>异常</em>值（outliers）<em>检测</em>是整个数据预处理过程中，十分重要的一环。方法也是多种多样。由于<em>异常</em>值检验，和去重、缺失值处理不同，它带有一定的主观性。在实际业务场景中，我们要根据具体的业务逻辑来判别哪些样本是离群点，下面我总结几个比较常用，通用的<em>异常</em>值<em>检测</em>方法。可视化的方法画出样本集某一个特征而言，可以直接画出这个样本集在这个特征上值的分

磁盘修复工具

很好的磁盘修复工具，<em>检测</em>坏道<em>什么的</em>问题都可以解决

激光雷达入门

转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33792450 前言   上一次的分享里，我介绍了一个重要的感知传感器——摄像机。摄像机作为视觉传感器，能为无人车提供丰富的感知信息。但是由于本身感知原理的缺陷，导致摄像机的测距并不是那么准确。   工程师们为了解决测距的问题，引入了激光传感器。这就是我们常在Level 3级别以上的无人车上看到的设备。比如通用用于研究L...

2017 Top 15 Python 数据科学类库；时间序列异常点检测；如何加入开源项目

近年来，Python 在数据科学领域得到了越来越多的关注，本文整理归类了使用率最高的数据科学类库，供大家参考。

Finder淘宝异常买家检测工具 淘宝中差评预防软件

谨以此软件献给我亲爱的老婆Ann。我知道，淘宝店铺是你的梦想，并且多年的心血才换来了今天的不易。但是，总会被一些无良买家搞的心情一塌糊涂。希望在这个小工具的辅助下，能够让老婆每天开心的工作。 Finder 淘宝<em>异常</em>买家<em>检测</em>软件是一款淘宝卖家工具，当买家通过旺旺询盘时，该软件能够自动<em>检测</em>买家给过的中差评个数，买家好评率，以及该买家是否被投诉过，通过弹出对话框进行提醒。卖家可根据提示，决定是否与该买家交易。 同时，卖家可通过Finder软件对自己曾经遇到过的恶意买家进行投诉，实现所有卖家共享买家黑名单。

Java中的检查异常和非检查异常

java 检查<em>异常</em>和非检查<em>异常</em><em>异常</em>类的继承关系 检查<em>异常</em>和非检查<em>异常</em>并没有进行特定<em>异常</em>的分流 Throwable 、Exception都是检查<em>异常</em>。 非检查<em>异常</em>只有RuntimeException及其子类。

离群点检测与序列数据异常检测以及异常检测大杀器-iForest

<em>异常</em><em>检测</em>，它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象，我们称为<em>异常</em>对象。<em>异常</em><em>检测</em>算法已经广泛应用于电信、互联网和信用卡的诈骗<em>检测</em>、贷款审批、电子商务、网络入侵和天气预报等领域。这些<em>异常</em>对象的主要成因有：来源于不同的模式、自然变异、数据测量以及随机误差等。而常见的<em>异常</em><em>检测</em>算法都是针对独立的数据点进行<em>异常</em><em>检测</em>，此时<em>异常</em><em>检测</em>又称为离群点<em>检测</em>。而在序列数据的<em>异常</em><em>检测</em>过程中，我们既可以直接使用对序列进行<em>异常</em><em>检测</em>的算法，也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点<em>检测</em>。

异常点检测算法分析与选择

http://blog.csdn.net/lihaifeng555/article/details/4543752 目录(?)[+] 111  基于统计的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 112  基于距离的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 113  基于密度的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 114  基于深度的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 115  基于偏移的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 116  高维数据的<em>异常</em>点<em>检测</em>算法 121  时间序列相关背景

【机器学习】异常点检测_sklearn

<em>异常</em>值<em>检测</em>方法可以用于寻找/判断outlier和样本极度不平衡二分类 sklearn提供了几种<em>异常</em>值<em>检测</em>方法 说明：2.7. Novelty and Outlier Detection 例子：Outlier detection with several methods 注意Novelty和Outlier的区别 OneClassSVM EllipticEnvelope Isolation...

基于异常点检测的图像分类技术研究

图像处理学习知识，对您的学习会有意想不到的帮助！

代码行数统计

exe执行程序，<em>检测</em>工程代码行数。区分注释<em>什么的</em>。简单好用

温湿度检测

很不错的温湿度<em>检测</em>的论文，这里有详细的原理图<em>什么的</em>，适合初学者

异常、离群点检测 一分类——OneClassSVM

OneClassSVM两个功能：<em>异常</em>值<em>检测</em>、解决极度不平衡数据因为之前一直在做非平衡样本分类的问题，其中如果有一类比例严重失调，就可以直接用这个方式来做：OneClassSVM；OneClassSVM还有一个功能就是<em>异常</em>值<em>检测</em>。其他我的相关博客： 1、机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2、RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3、R语言︱<em>异常</em>值检验、离群点分析、<em>异常</em>值处理台湾大学林智仁所设计和...

【数据异常】异常检测方法

1.在线流数据<em>异常</em><em>检测</em>（iforest隔离森林算法） 该方法的主要思想是，通过随机选定样本属性及其值将样本空间进行随机划分，分割的过程可以看成类似于随机森林中树建立的过程，对于新的样本，基于建立的隔离树求其分割深度，深度值越小，表明越容易被隔离，也就意味着<em>异常</em>的概率越大；反之则为正常样本。该方法是基于<em>异常</em>数据“少且不同”的特征，来采用随机隔离的思想设计<em>异常</em>检查。 该方法的主要优点是，在构建初始...

机器学习：检测异常样本方法总结

数据预处理的好坏，很大程度上决定了模型分析结果的好坏。其中，<em>异常</em>值（outliers）<em>检测</em>是整个数据预处理过程中，十分重要的一环。方法也是多种多样。 由于<em>异常</em>值检验，和去重、缺失值处理不同，它带有一定的主观性。在实际业务场景中，我们要根据具体的业务逻辑来判别哪些样本是离群点。 下面总结下平时经常用到的<em>异常</em>样本<em>检测</em>方法。 可视化的方法 对于样本集某一个特征而言，可以直接画出这个样本集在这个特...

数据分析--检测异常样本方法

在建模或数据分析前，首先要做的事情就是数据预处理，数据预处理的好坏，很大程度上决定了模型或分析结果的好坏。其中，<em>异常</em>值（outliers）<em>检测</em>是整个数据预处理过程中，十分重要的一环。方法也是多种多样。1、经验法，对行业数据比较了解情况数据分析师，能很快发现数据的问题，经常能发现一些数据<em>异常</em>，如果没有经验通过算法也不一定能发现。这也是有经验和没有经验的重要差别。    a）总体<em>检测</em>，总规模、均值进行...

代码遇到异常怎么办？不要慌，来看看这个！

先引入一个网上找的表格 <em>异常</em>名称 描述 BaseException 所有<em>异常</em>的基类 SystemExit 解释器请求退出 KeyboardInterrupt 用户中断执行(通常是输入^C) Exception 常规错误的基类 StopIteration 迭代器没有更多的值 GeneratorExit 生成器(...

堆栈 Cookie 检测代码检测到基于堆栈的缓冲区溢出

 报错：0x000CC3C9 处有未经处理的<em>异常</em>(在 image_opencv2.exe 中):  堆栈 Cookie <em>检测</em>代码<em>检测</em>到基于堆栈的缓冲区溢出。 主要检查代码中有没有对数组的越界操作，就解决了这个bug. 其它的相关知识查后再补充。

基于图的异常检测算法——概述

正在调研基于图的<em>异常</em><em>检测</em>算法，先出个概述，后面再慢慢填坑 基于图的<em>异常</em><em>检测</em>给定一个图数据库，找到其中罕见不同于其他数据对象的点/边/子结构 静态图的<em>异常</em><em>检测</em> 普通静态图 基于结构 基于特征：利用图结构来提取特征，比如节点度量、子图中心性 基于邻近：量化图中节点的紧密度来识别图中结构的关联性 基于社区：定义为找到密集连接的近邻组中跨社区连接的...

异常声音检测之kaldi DNN 训练

#Step 1. Pre-train DBN steps/nnet/pretrain_dbn.sh  --cmvn-opts "--norm-means=true --norm-vars=true" // 均值方差归一化 --delta-opts "--delta-order=2"// 差分特征 --splice 5 --nn_depth 3 // 隐含层的个数 --hid-dim

异常数据 检测

<em>异常</em>数据<em>检测</em> 能有效地<em>检测</em> 书中介绍了常用的方法 并提出了改进措施

斯坦福机器学习视频笔记 Week9 异常检测和高斯混合模型 Anomaly Detection

<em>异常</em><em>检测</em>，广泛用于欺诈<em>检测</em>（例如“此信用卡被盗？”）。 给定大量的数据点，我们有时可能想要找出哪些与平均值有显着差异。 例如，在制造中，我们可能想要<em>检测</em>缺陷或<em>异常</em>。 我们展示了如何使用高斯分布来建模数据集，以及如何将模型用于<em>异常</em><em>检测</em>。 我们还将涵盖推荐系统，这些系统由亚马逊，Netflix和苹果等公司用于向其用户推荐产品。 推荐系统查看不同用户和不同产品之间的活动模式以产生这些建议。 在这些

Isolation Forest 源码Java版

iforest算法是用于<em>检测</em><em>异常</em>点的。对于电商、金融领域的欺诈<em>检测</em>应用广泛

异常值检测算法

闲话：最近总是特别嗜睡，不知为何床对我的引力总是让我死死的赖在上面，大概是懒癌又犯了....要改。 <em>异常</em>值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据的过程，忽视<em>异常</em>值的存在是十分危险的，不加剔除地把<em>异常</em>值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响，重视<em>异常</em>值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。常用的<em>异常</em>值<em>检测</em>方法主要有： 1. 简单统计量分析: 先对变量做一个

异常点/离群点检测算法——LOF

局部<em>异常</em>因子算法-Local Outlier Factor(LOF)　　在数据挖掘方面，经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗，剔除无效数据和<em>异常</em>数据。<em>异常</em><em>检测</em>也是数据挖掘的一个方向，用于反作弊、伪基站、金融诈骗等领域。 　　<em>异常</em><em>检测</em>方法，针对不同的数据形式，有不同的实现方法。常用的有基于分布的方法，在上、下α分为点之外的值认为是<em>异常</em>值（例如图1），对于属性值常用此类方法。基于距离的方法

LOF检测异常点的程序

LOF<em>检测</em><em>异常</em>点的程序，是从黑鸦网上下的，喜欢转走，不喜欢别瞎咧咧

公共场所异常人群检测

读取公共区域的监控视频，当区域内的人群出现<em>异常</em>行为时，作出预警。 <em>异常</em>情况1：在禁止滞留区大量聚集人群（比如政府机关门口）。 <em>异常</em>情况2：人们突然向某一区域聚集。 2.采用的技术路线： 政府机关门口少量人聚集，哪怕是站着没动，即可认为出现<em>异常</em>（上访、围堵）；而商场、广场这些公共场所，当人群突然自发涌向某个区域，可以认定为<em>异常</em>，比如突然围观某个突发事件，突然涌向安全出口。

异常检测原理与实验

最近需要对欺诈报价进行识别处理，简单的模型就是给定很多不同数据集，需要找出每个spu下可能存在的欺诈数据，比如{20,22,30},其中的欺诈数据可能就是30。其实加以抽象，属于<em>异常</em><em>检测</em>范围。<em>异常</em><em>检测</em>是发现与大部分对象不同的对象，其中这些不同的对象称为离群点。一般<em>异常</em><em>检测</em>的方法主要有数理统计法、数据挖掘方法。一般在预处理阶段发生的<em>异常</em><em>检测</em>，更多的是依托数理统计的思想完成的。首先判断出数据的分布模型，比如某种分布（高斯分布、泊松分布等等）。然后根据原始数据（包括正常点与离群点），算出分布的参数，从而可以代入分

机器学习（十八）异常检测

机器学习（十八）<em>异常</em><em>检测</em>问题提出实际生产过程中，出产投入使用之前，经常会评价某些参数是否有<em>异常</em>，然后再判断是否要重新<em>检测</em>。评价并不是简单的根据特定参数的阈值来的，而是根据宏观上产出群体的所有参数分布得出的。 比如生成飞机引擎，震动和热量参数，对所有出产的引擎进行测试，得到如下分布： 为了评价这种差异，定性分析如下： 高斯分布从上面的直观感受、定性分析可知越接近中心区域的越不可能是<em>异常</em>。

matlab语音端点检测程序

语音端点<em>检测</em>程序，对语音来说，端点<em>检测</em>这个步骤必不可少。为语音滤波<em>什么的</em>提供服务

我们不一样！告诉你百度是如何做智能流量异常检测的

作者简介牧之    百度云高级研发工程师负责百度云Noah智能<em>异常</em><em>检测</em>算法相关工作，在自动<em>异常</em><em>检测</em>、智能故障诊断等方向有广泛的实践经验。干货概览流量，是系统的黄金指标之一...

检测图像失焦、偏色、亮度异常

要求通过算法<em>检测</em>监控设备是否存在失焦、偏色、亮度<em>异常</em>等问题。问题本身不难，在网上查看了一些资料，自己也做了一些思考，方法如下：         1.失焦<em>检测</em>。         失焦的主要表现就是画面模糊，衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征，通常梯度值越高，画面的边缘信息越丰富，图像越清晰。需要注意的是梯度信息与每一个视频本身的特点有关系，如果画面中本身的纹理就很少，即使不

机器学习项目实战 交易数据异常检测

现在有一批经过处理后的信用卡用户交易数据，我们需要通过这些数据学习一个模型，可以用来预测新的一条交易数据是否涉嫌信用卡欺诈。 首先，当然先需要导入下必要的python库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline 先读取下原始数据看看 ...

编译时被检查的异常和运行时异常的区别

编译被检查的<em>异常</em>在函数内被抛出，函数必须要声明，否编译失败。 声明的原因：是需要调用者对该<em>异常</em>进行处理。 运行时<em>异常</em>如果在函数内被抛出，在函数上不需要声明。 不声明的原因：不需要调用者处理，运行时<em>异常</em>发生，已经无法再让程序继续运行，所以，不让调用处理的，直接让程序停止，由调用者对代码进行修正。

学习笔记（一）：使用K近邻算法检测web异常操作

黑客入侵Web服务器后，通常会通过系统漏洞进一步提权，获得ROOT权限。我们可以通过搜集LINUX服务器的bash操作日志，通过训练识别出特定用户的操作习惯，然后进一步识别出<em>异常</em>操作的行为。 1.数据搜集        训练集包括50个用户的操作日志，每个日志包括15000个操作命令，其中5000条都是正常操作，后面的10000条日志中随机包含有<em>异常</em>操作，每100条操作作为一个操作序列，保存在...

判断物体是否在视角内

一个API方法。这个方法就是OnWillRenderObject()，在Unity3D文档描述中，当游戏对象对摄像机来说是可见的话，这个方法就会被调用。 C#] 纯文本查看 复制代码 ? 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13

KMeans算法检测网络异常入侵

非监督学习技术在决策树算法预测森林植被中 我们可以体会到属于监督学习的分类和回归技术的强大，可以预测“即将发生”的事情 使用监督学习技术有一个很关键的前提：需要大量的数据对模型进行训练，模型能够从已知的数据中学习规律进而预测未知的数据然而在某些场景下，并不是都能提供监督学习所需要的样本数据来训练模型，有可能只能给出部分正确的输出，甚至一个输出都没有 这种情况下，监督学习的技术就不能够使用了此时

异常(Outlier)检测算法综述

什么是<em>异常</em>(outlier)?Hawkins(1980)给出了<em>异常</em>的本质性的定义：<em>异常</em>是在数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非随机偏差，而是产生于完全不同的机制。聚类算法对<em>异常</em>的定义：<em>异常</em>是聚类嵌于其中的背景噪声。<em>异常</em><em>检测</em>算法对<em>异常</em>的定义：<em>异常</em>是既不属于聚类也不属于背景噪声的点。它的行为与正常的行为有显著的不同。在某个季节里，某一天的气温很高或很低，这个温度数据就是一个<em>异常</em>。<em>异常</em><em>检测</em>和分析

unity 3d中的射线与碰撞检测

在网上看到一篇对射线简单梳理的文章，觉得对自己很有帮助，特此引用：原文章 射线的创建和显示 Ray射线类和RaycastHit射线投射碰撞信息类是两个最常用的射线工具类。 创建一条射线Ray需要指明射线的起点（origin）和射线的方向（direction）。这两个参数也是Ray的成员变量。注意，射线的方向在设置时如果未单位化，Unity 3D会自动进行单位归一化处理。射线Ray的构造函...

视频事件检测与深度学习

视频事件监测，计算机深度学习，适合那些对视频事件监测学习的朋友，物美价廉。

C# 检测网络异常断开(非正常通信中断)

网络<em>异常</em>断开原因主要有那些呢？归纳起来主要有以下两种： 1、客户端程序<em>异常</em>。 　　对于这种情况，我们很好处理，因为客户端程序<em>异常</em>退出会在服务端引发ConnectionReset的Socket<em>异常</em>（就是WinSock2中的10054<em>异常</em>）。只要在服务端处理这个<em>异常</em>就可以了。 2、网络链路<em>异常</em>。 　　如： 网络<em>异常</em>断开原因主要有那些呢？归纳起来主要有以下两种： 1、客户端程序异

机器学习练习（八）—— 异常检测与推荐

作者：John Wittenauer 翻译：GreatX 源：Machine Learning Exercises In Python, Part 8 这篇文章是一系列 Andrew Ng 在 Coursera 上的机器学习课程的练习的一部分。

稀疏编码用于产品表面异常检测

1.起源 这几周老板给了一个小任务，要求是，我们仅有一张或者几张一个产品的图像，通过一种方法学习特征，然后再见到这个产品的时候，能够判断出来是否有瑕疵。对于上面的问题，首先想到了稀疏编码，下面按照写作套路来，进行稀疏编码的介绍。 2.稀疏编码 稀疏编码（Sparse coding）包括字典学习和编码部分，相对于稀疏自编码，稀疏编码直接学习数据样本的特征集，而稀疏自编码直接学习原始数据样本，稀...

深度学习-异常检测

我们看看dl4j怎么做<em>异常</em><em>检测</em>，效果如何 /**Example: Anomaly Detection on MNIST using simple autoencoder without pretraining * The goal is to identify outliers digits, i.e., those digits that are unusual or * not li

关于什么时候用异常检测和监督学习，以及多元高斯模型的使用

当有很多负样本，少量正样本的时候，用<em>异常</em><em>检测</em>。假如特征不符合高斯分布，则应该对原始特征做一个变换，比如log(x)或者X^2等等让其符合高斯分布多元高斯混合模型公式：其中里面有两个参数一个是u特征均值，一个是协方差矩阵混合高斯模型使用条件 m（训练样本数量）&amp;gt;n（特征数量），否则协方差矩阵不可逆，无法求解。吴老师的建议是m&amp;gt;=10n。还有一种情况是样本特征中出现了冗余特征，既有x1=x...

机器学习算法~异常检测

<em>异常</em><em>检测</em>(Anomaly Detection) 训练好模型之后，我的模型几乎是玩美的 可是如果我要用这个模型的时候，我输入模型的数据是有<em>异常</em>的 那么这时候模型怎么处理新的<em>异常</em>数据，？ 所以啊，当我们训练好模型之后，就需要测试一次，那么我最后要得出一个可能性 换句话说就是当我要用这个模型的时候，我要看看刚刚输入的数据是<em>异常</em>数据的可能性 比如，你在异地求学，所以在2~6月期间，用支付宝支付

Opencv2.4学习：：凸包检测

凸包<em>检测</em> 凸包定义 凸包（Convex Hull）是一个计算几何（图形学）中常见的概念。简单来说，给定二维平面上的点集，凸包就是将最外层的点连接起来构成的凸多边形，它是能包含点集中所有点的。理解物体形状或轮廓的一种比较有用的方法便是计算一个物体的凸包，然后计算其凸缺陷（convexity defects）。 判断：如果在集合A内连接任意两个点的直线段都在A的内部，则称集合A是凸形的。 直...

检查异常和不可查的异常

通常，Java的<em>异常</em>(包括Exception和Error)分为 可查的<em>异常</em>（checked exceptions）和不可查的<em>异常</em>（unchecked exceptions） 。         可查<em>异常</em>（编译器要求必须处置的<em>异常</em>）： 正确的程序在运行中，很容易出现的、情理可容的<em>异常</em>状况 。 可查<em>异常</em>虽然是<em>异常</em>状况，但在一定程度上它的发生是可以预计的，而且一旦发生这种<em>异常</em> 状况，就必须采取某种方式

系统检测到 xxx 多次异常退出，建议卸载

问题描述：发布的app能正常运行，但是运行时会弹出-系统<em>检测</em>到 xxx 多次<em>异常</em>退出，建议卸载 问题原因：发布的 app 在其他手机有闪退的情况，被应用市场标识了，以至于运行时系统提示（系统<em>检测</em>到 xxx 多次<em>异常</em>退出，建议卸载） 解决方法：到应用配置的错误搜集网站解决bug (我这边配置的是友盟的错误搜集) ...

在Python中进行基于稳健马氏距离的异常检验

原文地址：https://my.oschina.net/dfsj66011/blog/793392 例如，假设你有一个关于身高和体重的数据框数据： import pandas as pd import numpy as np from numpy import float64 Height_cm = np.array([164, 167, 168, 169, 169, 170, 170,

[CVPR 2018论文笔记] 真实监控场景中的异常事件检测

安防作为近年最热门的计算机视觉研究落地方向，与视频分析研究有着很紧密的关系。在真实的监控视频中，一个常见的需求就是要自动识别视频流中的<em>异常</em>事件，也就是<em>异常</em>事件<em>检测</em>任务（Anomaly detection)。 这个任务有许多的难点，比如 <em>异常</em>事件发生的频率很低，导致数据的收集和标注比较困难； <em>异常</em>事件的稀少导致训练中的正样本远少于负样本； 在监控场景中，不管是通常（normaly）还是<em>异常</em>（a...

求陌陌解封设备技术

手机被陌陌拉黑啦，有什么技术可以解除封禁，大神求指教

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