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深度视频哈希技术。

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简介：
深度视频哈希是一种利用深度信息来生成图像指纹的技术。它通过分析场景中的深度图，提取出具有代表性的特征，从而实现对图像的快速和准确识别。这种方法在目标检测、三维重建以及人脸识别等领域有着广泛的应用前景。其核心在于将复杂的3D场景转化为简短的、唯一的哈希值，从而极大地降低了计算和存储的负担。 深度视频哈希技术能够有效应对光照变化、视角变化以及遮挡等因素的影响，保证了哈希值的稳定性。 进一步研究表明，该技术在视频内容检索方面也表现出优异的性能，能够快速地定位到包含特定内容的视频片段。

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  • 深入的视频哈希技术
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    深入的视频哈希技术是一篇探讨如何利用先进的哈希算法对视频内容进行高效索引和相似性检测的文章。通过将视频转换为简化的数字指纹，这项技术在视频搜索、版权保护及大规模数据管理中发挥着关键作用。 深度视频哈希是一种利用深度学习技术对视频内容进行特征提取并生成紧凑型二进制码的方法。这种方法能够有效地在大规模的视频数据集中实现快速检索、相似性搜索以及版权保护等功能，其核心在于设计高效的神经网络模型来捕捉和表示视频中的时空信息，并通过量化步骤将连续值转换为离散哈希码。
     
  • 哈希碰撞破解技术探讨
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    本文将深入探讨哈希碰撞的概念及其在密码学中的重要性，并分析如何利用哈希碰撞进行安全测试与漏洞挖掘。通过对现有破解方法和技术手段的研究，为提高系统的安全性提供理论依据和实践指导。 可以针对MD5、SHA1、SHA224、SHA256、SHA384和SHA512六种常见类型进行爆破。
     
  • 图像检索技术（均匀哈希、感知哈希、颜色直方图）
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    本研究探讨了三种主流图像检索算法：均匀哈希通过高效索引加速搜索；感知哈希利用图像内容生成简化的指纹标识；颜色直方图则侧重于色彩统计信息匹配，适用于大规模数据集。 此代码为常规特征图像检索核心代码（C++），基于OpenCV库，包括均匀哈希、感知哈希以及颜色直方图的实现，希望能对你有所帮助。
     
  • 关于深度哈希方法的综述.pdf
    优质
    本文为一篇关于深度哈希方法的研究综述，系统性地回顾了该领域的最新进展、关键挑战及未来研究方向。通过对现有技术的深入分析，旨在推动相关领域的发展与创新。 本段落全面探讨了深度哈希算法，并根据损失函数将其分为四类：两两相似度保留、多相似度保留、隐式相似度保留以及量化。同时介绍了深度无监督哈希方法及多模态深度哈希技术，概述了一些常用的公共数据集和性能测试方案以评估这些算法的表现。文章最后还提出了可能的研究方向。
     
  • 关于深度哈希的图像检索综述
    优质
    本论文为深度哈希领域的研究提供了一篇全面的综述文章，主要针对基于深度学习方法的图像检索技术进行总结和分析。文中详细探讨了如何通过深度哈希算法将高维数据高效地映射到低维度空间，并在此基础上提高大规模数据库中的图像搜索速度与精度。此外还对现有研究工作进行了分类，指出了当前存在的问题以及未来可能的发展方向。 由于计算和存储效率的提升，哈希技术在大规模数据库检索中的近似近邻搜索应用越来越广泛。深度哈希技术利用卷积神经网络结构来挖掘和提取图像语义信息或特征，在近年来受到了越来越多的关注。
     
  • 基于哈希感知的以图搜图技术
    优质
    本研究提出了一种新颖的以图搜图方法，通过引入哈希感知机制优化图像检索过程，显著提升了大规模数据集上的搜索效率与准确性。 在Windows10+vs2013+opencv3.00+qt5.6.0平台上利用哈希感知算法实现以图搜图软件。该软件可以输入图片，在数据库中搜索类似的图片，也可以对图片进行训练并写入数据库。相关技术细节可以在博客文章《基于Hash的图像检索系统的设计与实现》中找到详细说明。
     
  • NT哈希破解技巧
    优质
    本教程详细介绍了如何利用NT哈希进行密码破解的过程和技巧，适合网络安全研究者和技术爱好者学习。 初学数据库和密码破解的工具书是一本很好的入门级书籍，可以参考看看。
     
  • DeepHash：用于深度学习哈希的开源工具包
    优质
    简介：DeepHash是一款专为深度学习社区设计的开源工具包，旨在简化和加速基于深度学习的哈希算法的研究与应用开发过程。 DeepHash 是一个轻量级的深度学习哈希库，它实现了最新的深度哈希与量化算法。我们致力于持续地在该工具包中实施更加具有代表性的深度哈希模型，并欢迎其他研究人员基于我们的框架贡献新的深层哈希模型，我们将公开宣布对该项目的所有贡献。 已实现的具体模型包括： - DQN：曹悦、龙明生、王建民、韩涵和温庆福于2016年在AAAI人工智能大会上发布的成果。 - DHN：韩涵、龙明生、王建民及曹跃同样是在2016年的AAAI会议上展示的研究工作。 - DVSQ：由曹悦，龙明胜，王建民以及刘诗辰于2017年在IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上发表的成果。 - DCH：曹悦、龙明生、刘斌和王建民在2018年的IEEE CVPR会议上展示的研究工作。 - DTQ：由刘斌，曹岳，龙明生以及王敬东于2018年在ACM多媒体（ACMMM）上发表的成果。 请注意，DTQ 和 DCH 已经得到了更新。而DQN、DHN和DVSQ可能需要进一步验证或改进。
     
  • DeepHash：用于深度学习哈希的Python开源软件包
    优质
    简介：DeepHash是一款专为深度学习哈希设计的Python开源工具包。它提供了丰富的功能和灵活的架构，方便研究者快速实现并评估各种深度哈希算法。 An Open-Source Package for Deep Learning to Hash (DeepHash)
     
  • （视频）SRv6 TE Policy在IP新技术进阶系列中的深度解析
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    本视频深入探讨了SRv6 TE Policy在IP新技术进阶系列中的应用与实现，旨在为网络技术爱好者和专业人士提供详尽的技术解析。 SRv6 TE Policy利用Segment Routing的源路由机制，在头节点封装一个有序指令列表来指导报文穿越网络。这种技术可以实现端到端细粒度控制，满足业务高可靠、大带宽、低时延等服务等级协议（SLA）需求。主要包含：业务模型、独特优势、保护技术以及如何配置SRv6 TE Policy等内容，具体包括静态配置方法、IS-IS配置步骤、SRv6基础设置和查看SRv6本地SID表的方法。此外还介绍了携带SRv6信息的IS-IS LSP报文格式及路由计算过程，并提供了验证配置结果的方式。最后展示了从PE1到PE2方向上的SRv6 TE Policy转发报文示例。