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嵐風 2022-8-16 11:08
第六步：但是在這之前， 應當來思考這個問題， 縱使已經提及完畢平移向量的計算即將實行， 但仍然應該在開展平移向量的時候， 先來探討平移距離這個觀念， 儘管特徵向量 ai 已經被截斷和量化， 但是如果直接用每個對應分量相等的方法， 來判定二個向量是否相同， 仍然會導致 CMFD 的檢測效果下降， 與實做運行系統的效能穩健性退化， 而判斷向量是否相同， 是為了尋找到這些對應的模塊是否異同， 而根據假設， 駭解之後的照片， 可以經過壓縮、加噪、模糊等等的後製技巧， 因此在這些前置處理之後， 篡改區域對應的模塊已經不是完全相同的， 得到的特徵向量想必也不盡然會完全相等， 但是將會非常接近， 所以這才提供可選擇性的方案， 以供決斷是否導用為處理方針， 也就推述了判別特徵向量是否為同個模樣的方法， 也就是援引某個向量內的每位分量數值， 除以另一個向量的對應分量， 檢查每次的比值是否接近， 如果其中有個要作為分子的分量恰好是零， 則檢查該對應分量之間的相減差絕對值， 是否足夠到相當的細微末小， 如果上述判斷結果， 都是符合條件的正確， 則二個向量被認為是相同的， 否則二個向量被認為是不同的， 第八步：當平移向量有複數個臨界值， 就即將滿足了既定的條件， 此條件即是為當有數幾個平移向量的出現次數，趕超越過閥值的時候， 那麼就判定這些平移向量的特徵， 經由延伸地代理搜索， 鏈接到與之相互對映的原生照片駭攻區塊， 並視覺化地輸出偵測到的駭攻區塊結果， 算演流程即有了做用， 並且檢測到照片出現了同圖複製移動的攻擊。 這時先準備好某張同圖複製移動照片， 這張同圖複製移動照片， 與輸入照片具有同等大小的尺寸， 接續開展的初始化操做， 將所有像素均設置為零， 針對每個迭代的平移向量， 以及所有這樣產生出來的平移向量， 來進行與之呼應的模塊匹對， 將所有產生此平移向量的模塊匹對， 在照片的涵蓋範圍上， 可以標記上特殊的顏色以示醒目， 如果呈現出來的視覺化顯示仍然是灰照片， 那麼可以考慮使用黑、紅、藍、綠等等的顏色調和值來混合出相當明顯的提示色， 並且繪註至照片上， 將這些檢測結果可視化地輸出， 但是由於特徵向量經過了截斷與量化的處理， 所以可能會有一些誤檢。
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