怎样将电网频率用于多媒体取证？面向音频取证的法源电网频率检测与增强【有源码】
多媒体来源取证与真伪取证的方法有很多种，其中一种有趣的步骤取证方法是通过分析音频中的电网频率（俗称电流声）在音频中留下的痕迹，可以有效地检测音视频文件的算算法产生时间，并进行各种取证。法源该方法由武汉大学的步骤俊飞水果竞猜源码华光等老师提出，文末有源代码，算算法供感兴趣的法源老师和同学参考。
电网频率（electric network frequency，步骤ENF）是算算法指交流电网的传输频率，我国标称值为 Hz（其他国家也有 Hz），法源是步骤被动多媒体取证的重要判据。它之所以能够成为取证判据，算算法主要有三个原因：首先，法源交流电和用电器的步骤活动会产生以标称频率为基波的声学震动以及照明设备的灯光闪烁，这些不易被人感知的振动和闪烁可以被音视频录制设备捕捉，形成一种“被动不可见水印”；其次，电网频率在标称值附近随机小范围波动，赋予了电网频率轨迹的独特性；第三，电网频率波动模式在同一电网内部所有位置保持一致，赋予了电网频率波动的一致性。经过多年的发展，电网频率判据已可用于音视频文件产生时间溯源、篡改检测与定位、地理位置溯源、重放攻击检测等取证任务。目前，电网频率分析是录音文件产生时间被动溯源的唯一有效方法。
然而，基于电网频率判据的数字取证研究仍面临一些困难。首先，挤地铁 源码下载并不是任意设备在任意条件下都能成功捕捉电网频率；其次，电网频率相对于录音内容和环境噪声十分微弱，在无法控制录音条件的实际取证任务中难以进行有效提取和分析。针对这两个问题，本项工作分别提出了录音文件中电网频率的检测和增强算法，并建立并开源了目前最大的“电网频率-武汉大学”（ENF-WHU）真实世界录音文件数据集，用于对相关算法进行全面评估。
为确认待验录音文件中是否存在电网频率以保证后续取证分析有效，本工作从信号检测理论出发，逐步放宽对信号模型的假设，推导出电网频率的一系列理论和实际检测器。其中，只有本工作提出的TF-detector为恒虚警率（CFAR）检测器。
由于信号模型和特性的巨大差异，现有语音（或其他信号）的增强的方法均无法有效增强电网频率信号。对于检测到电网频率的录音文件，为提升其可用性，本工作提出了一种适合电网频率随机小范围缓慢波动特性的鲁棒滤波算法（robust filtering algorithm，RFA），将观测到的带噪电网频率信号调制到正弦频率调频（SFM）解析信号的瞬时频率，并引入核函数，通过处理其产生的正弦时频分布，逐个恢复去噪后的电网频率观测样本，显著提升了电网频率轨迹的质量，为后续取证分析提供了可靠数据。
以上工作为提升电网频率判据在实际取证中的可靠性，促进基于电网频率判据的录音文件取证从实验室走向实际应用提供了技术支撑。相关成果于和年分别发表在IEEE Transactions on Information Forensics and Security，作者为武汉大学华光、张海剑、合约量化ai源码廖晗、王清懿、叶登攀。
ENF-WHU数据集和MATLAB程序已开源：
github.com/ghuawhu/ENF-...
Guang Hua and Haijian Zhang*, “ENF signal enhancement in audio recordings,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. , pp. -, .
Guang Hua, Han Liao, Qingyi Wang, Haijian Zhang*, and Dengpan Ye, “Detection of electric network frequency in audio recordings – from theory to practical detectors,” IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol. , pp. -, .
什么是SfM三维重建
1. SFM，全称为Structure from Motion，是一种革命性的技术，它如同机器人的“视觉神经”，通过解析运动中的细微线索，揭示出三维世界的真实面貌。
2. 简单来说，SFM是一种从运动数据中重构三维结构的过程，就像我们人类通过观察物体从不同角度的二维图像，感知其立体形态。
3. SFM这个名字本身就揭示了其工作原理——从运动中恢复结构。这个过程的核心是，通过分析一系列连续的二维图像，算法能够推断出物体在三维空间中的位置和形状。
4. 其目标是模拟人脑处理视觉信息的方式，通过解析图像间的相对运动，找出匹配的对应点（Corresponding area），这些点间的视差变化隐藏着深度的秘密。
5. 想象一下，一台机器如果想要像我们一样感知物体的三维结构，它需要的不仅仅是像素，而是理解图像背后的运动和空间关系。这就是SFM技术的核心挑战，也是它的独特魅力所在。
6. 以经典的外星人ET的运动序列为例，这正是SFM技术的典型输入——一连串时间序列的二维图像。通过分析这些图像中的抢单源码翻译运动，算法能够构建出一个立体模型，展示出物体在空间中的立体布局。
7. 众多研究者对此领域做出了重要贡献，如N.Snavely等人在年的《国际计算机视觉》期刊上的研究，以及Y. Furukawa和J.Ponce在年发表的关于多视图立体匹配的论文，他们的工作为我们理解SFM的原理和优化方法提供了坚实的理论基础。
8. 总结来说，SFM是将二维图像的运动信息转化为三维世界的视觉魔法，它不仅在科研领域推动了计算机视觉的发展，也在日常应用中扮演着越来越重要的角色。通过这一技术，机器人的“眼睛”变得更加敏锐，能捕捉和解析我们日常生活中难以察觉的三维细节。
想问单目多视角重建与双目多视角重建区别是啥,sfm是属于这两者哪一个...
1. 单目多视角重建与双目多视角重建的主要区别在于所使用的图像数量和质量。单目重建仅依赖于单个图像，而双目重建则使用一对图像，通常来自两个不同的视角，以获取更丰富的深度信息。
2. 结构从运动（SFM）是一种算法，它属于多视角重建的范畴。SFM利用多个图像之间的对应关系来估计场景的结构，并恢复相机在场景中的运动。
3. 在实际应用中，如果使用无人机拍摄一张进行重建，那么这就是单目多视角重建的一个例子。如果无人机同时拍摄两张，那么这就是双目多视角重建。而如果拍摄多张，则可以实现更精确和全面的场景重建，这属于多视角重建的彩票棋牌合集源码范畴。
SFM（Structure From Motion）流程
SFM（Structure From Motion）构建3D模型全解析
想象一下，你手握一箱珍贵的影像，每一张都捕捉到了同一物体的不同角度，目标是揭示它们背后隐藏的3D立体结构。这就是Structure From Motion（SFM）的魅力所在。让我们逐步探索这个神秘的算法流程：1. 多视角采集
首先，你需要使用校准过的相机，从各个独特的角度拍摄同一场景，确保每个角度的照片都有序号，便于后续处理。2. 特征点检测与匹配
尚未更新的这部分，是关键的开始。在每张中寻找稳定的特征点，如SIFT、SURF或ORB，然后通过匹配算法将它们跨越不同视角联接起来。3. 相机运动估计（对极约束）
通过数学推导，利用对极约束，我们可以通过8对匹配特征点来解出本质矩阵和基础矩阵。本质矩阵E和基础矩阵F之间，隐藏着两个视角下相对变换的秘密。 公式中，px1, py1和px2, py2分别代表特征点在不同视图的像素坐标，K是相机内参矩阵，这些矩阵之间的关系，就如同解锁三维世界的一把钥匙。4. 三角化：揭示深度
有了相对变换，我们继续推进，利用三角化原理，结合特征点在不同相机下的归一化坐标nx, ny，计算出特征点的深度，从而确定它们在三维空间中的精确位置。5. BA优化：PnP问题的求解
随着数量的增长，误差累积可能带来显著影响。因此，采用Bundle Adjustment (BA) 技术，通过最小化重投影误差，对相机位姿和特征点的位置进行迭代优化，确保重建出的模型尽可能精确无误。 总的来说，SFM是一场对细节和精度的精确舞蹈，每个步骤都至关重要，共同构建出那幅完整的三维画卷。通过这个流程，你将揭示出隐藏在像素矩阵背后的三维世界。SfM三维重建：实现一个基本的sfm算法
在计算机视觉领域，SFM三维重建是一项关键的技术，它使得从一系列二维图像中构建三维场景成为可能。本文将详细介绍一个基本的SFM算法的核心思想和实现过程。首先，我们进行基本参数的初始化。这一过程包括确定算法中需要的超参数，比如匹配阈值（Matching Ratio Test, MRT），它与匹配率相关联，确保只有在特征匹配率高于阈值的点对才能被视为有效匹配。
接下来，我们深入探讨特征提取和匹配的过程。使用cv2库中的模块，特别是SIFT算法，进行关键点的提取。SIFT算法基于物体上的局部外观特征，具有尺度不变性和旋转不变性，能有效抵抗光线、噪声和微视角变化的影响。关键点的提取涉及四个基本步骤：构建尺度空间、关键点定位、方向确定以及关键点描述。
SIFT算法通过尺度空间极值检测定位关键点，关键点的位置和尺度经过精确计算，以确保其稳定性和鲁棒性。方向分配基于关键点周围梯度的方向，提供了对旋转的不变性。关键点描述子通过测量关键点周围邻域的局部梯度来生成，使算法能够识别图像的局部形状，即使在变形和光照变化的情况下也能保持稳定性。
在SIFT算法的基础上，SURF（Speeded Up Robust Features）算法进一步优化了特征提取的效率和稳定性。SURF使用海森矩阵作为核心，通过它进行特征点的检测，同时考虑了尺度因素，使得算法在处理不同尺度的图像时更加鲁棒。通过非极大值抑制和亚像素级定位，SURF算法提高了检测关键点的准确性。
另外，ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法提供了一种快速而稳定的特征提取方法。FAST算法通过一个简单但有效的方法检测关键点，而BRIEF算法则通过Hamming距离进行特征匹配。通过加入旋转不变性，ORB算法实现了尺度不变和旋转不变性，提高了特征匹配的准确性。
在SFM算法中，寻找图与图之间的对应相机旋转角度以及相机平移是关键步骤。通常使用findEssentialMat函数来估计本质矩阵，然后使用recoverPose函数从该矩阵中恢复相机的姿态。这些步骤包括检查点的共线性，以确保获得正确的旋转和位移估计。
最后，RANSAC（RANdom SAmple Consensus）和LMedS（Least Median of Squares）方法是线性估计中常用的随机参数估计算法，用于在存在大量异常值的情况下估计模型参数。RANSAC通过随机抽样子集计算模型参数，并使用阈值来区分在模型内的点（inliers）和模型外的点（outliers）。而LMedS则通过计算所有样本的偏差中位数来估计模型参数，无需预先设定阈值。
开始你的3D重建！视觉三维重建框架有哪些？
视觉三维重建是3D感知任务的核心部分，SFM和MVS是其关键技术。本文盘点了领域内常用的视觉三维重建框架，包括OpenMVG、COLMAP、ODM、OpenSfM、OpenMVS、TheiaSfM、Agisoft PhotoScan、ContextCapture、Inpho和Pix4D。每个框架都具有独特的功能和优势。接下来我们将详细介绍这些框架：
1. **OpenMVG**：一个面向多视图几何社区的库，提供精确的多视图几何问题求解器，以及从特征检测/匹配到完整SFM pipeline的微型库。
2. **COLMAP**：一个通用的运动结构（SfM）和多视图立体（MVS）pipeline，支持有序和无序图像集合的重建，功能广泛。
3. **ODM**：一个处理无人机图像的开源命令行工具包，将简单图像转化为点云、3D纹理模型、地理参考校正图像和DEM。
4. **OpenSfM**：一个用Python编写的Structure from Motion库，用于从多个图像重建相机姿势和3D场景，具有稳健且可扩展的重建管道，支持地理对齐和稳健性。
5. **OpenMVS**：计算机视觉科学家的算法库，特别针对多视图立体重建社区，提供完整的算法以恢复场景的完整表面，输入是一组相机姿势和稀疏点云，输出是纹理网格。
6. **TheiaSfM**：由Chris Sweeney创建的端到端SFM，设计高效、可扩展且准确，所有步骤都模块化，便于阅读和扩展。
7. **Agisoft PhotoScan**：无需设置初始值或相机检校，根据最新的多视图三维重建技术处理任意照片，生成真实坐标三维模型，支持从地面或空中拍摄的图像。
8. **ContextCapture**：自动生成详细三维实景模型的软件，兼容性高，适用于从厘米级到公里级的精确无缝重建。
9. **Inpho**：采用先进摄影测量技术，把原始图像转换为准确的点云、地表模型、正射影像和三维特征地物，模块化结构支持独立组件的整合。
. **Pix4D**：无人机测绘和摄影测量软件工具，支持航线规划、桌面端和云平台，实现专业级别的摄影测量数据生成。
. **AliceVision**：重建方法汇总，包括基于RGBD（如KinectFusion、BundleFunsion）和基于MVS（如COLMAP、OpenMVS）的技术。
文章还提及了多个相关资源的阅读推荐，旨在提供深入学习3D视觉技术的路径，涵盖点云处理、SLAM、传感器标定、结构光重建等多个方向。此外，文章也提到了最新研究和开源项目，如H2-Mapping、TP3M、最先进3D重建技术综述、实时大规模重建系统RTG-SLAM、SL-SLAM、LTA-OM、DUFOMap等，这些项目在不同场景下展现出不同的优势和创新点。
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