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分享平移向量臨界值: 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。; 118 次閱讀|0 個評論

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