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A Review of Existing 4-Bit Crypto S-Box Cryptanalysis Techniques and Two New Techniques with 4-Bit Boolean Functions for Cryptanalysis of 4-Bit Crypto S-boxes

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Advances in Pure Mathematics 2018年第3期8卷 272-306页

作者： Sankhanil Dey Ranjan Ghosh Institute of Radio Physics and Electronics University of Calcutta Kolkata India

4-bit linear relations play an important role in cryptanalysis of 4-bit crypto S-boxes. 4-bit finite differences have also been a major part of cryptanalysis of 4-bit S-boxes. Existence of all 4-bit linear relations have been counted for all of 16 input and 16 output 4-bit bit patterns of 4-bit Crypto S-boxes said as S-boxes has been reported in Linear Cryptanalysis of 4-bit S-boxes. Count of existing finite differences from each element of output S-boxes to distant output S-boxes have been noted in Differential Cryptanalysis of S-boxes. In this paper a brief review of these two cryptanalytic methods for 4-bit S-boxes has been introduced in a very lucid and conceptual manner. Two new analysis techniques, one to search for the existing linear approximations among the input vectors (IPVs) and output Boolean functions (BFs) of a particular S-box has also been introduced in this paper. The search is limited to find the existing linear relations or approximations in the contrary to count the number of existent linear relations among all 16, 4-bit input and output bit patterns within all possible linear approximations. Another is to find number of balanced BFs in difference output S-boxes. Better the number of Balanced BFs, Better the security.

关键词： Linear Cryptanalysis Differential Cryptanalysis Substitution boxes S-boxes Cryptography Cryptanalysis

New Threats to the Environmentwith the Increasing Delivery Food boxes Garbage

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山东青年 2019年第3期 155-156页

作者：黄戈广西大学广西南宁530000

The delivery food business has rapidly developed in China in the past 5 years,but the delivery food boxes coming with this booming business have brought significant environmental *** of the containers are made of non-degradable plastics,so their incorrect disposal causes white pollution,which is a leading source of *** order to explore the current situation of delivery food garbage,a survey accompanied by questionnaires(n=73)was conducted in March 2018 among young adults,the main consumers of delivery food and ultimately one of the causes of this *** study reveals that while most respondents are concerned with the white pollution caused by delivery food boxes(72.61%),only 23.29%of them have actively tried to help solve this *** inaction must be *** the food delivery business is unavoidable,it is imperative we react at this stage rather than in the future where the situation will be harder to change.

关键词： delivery food boxes non-degradable plastics food boxes garbage disposal white pollution

基于Edge boxes的大型车辆车标检测与识别

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计算机工程与应用 2018年第12期54卷 152-159页

作者：李熙莹吕硕江倩殷袁敏贤余志中山大学工学院智能交通研究中心广州510006 广东省智能交通系统重点实验室广州510006 视频图像智能分析与应用技术公安部重点实验室广州510006

传统车标检测与识别算法难以检测大型车辆车标,且速度较慢。提出了一种基于Edge boxes的大型车辆车标检测与识别方法。Edge boxes算法是一种成熟的图像分割算法,能够快速且有效地检测物体位置,满足大型车辆车标检测与识别问题的准确性... 详细信息

传统车标检测与识别算法难以检测大型车辆车标,且速度较慢。提出了一种基于Edge boxes的大型车辆车标检测与识别方法。Edge boxes算法是一种成熟的图像分割算法,能够快速且有效地检测物体位置,满足大型车辆车标检测与识别问题的准确性及实时性的需求。该方法首先根据车标在车辆中的空间位置关系初选车标候选区,然后利用Edge boxes算法进行目标提取,进而将提取得到的目标送入利用线性约束编码构建的车标检测分类器和车标识别分类器进行训练与识别,得到车标检测与识别结果。对不同卡口的不同天气和光照条件下采集的4 480张图像(含50类大型车辆)进行实验,实验结果表明,在检测与识别性能以及时间消耗方面均优于传统方法,具有良好的实用前景。

关键词：大型车辆车标检测与识别 Edge boxes 线性约束编码车标定位分类器车标识别分类器

基于Edge boxes和深度学习的非限制条件下人脸检测

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现代电子技术 2018年第13期41卷 29-33页

作者：刘英剑张起贵太原理工大学数字图像处理实验室山西晋中030600

针对光线、旋转、遮挡、平移等因素对人脸检测结果产生的干扰,提出一种基于Edge boxes和深度学习相结合的人脸检测算法。首先采用Edge boxes算法提取出可能存在人脸的边界框,提取边界框中的图像并调整至合适的大小,作为卷积神经网络的输... 详细信息

针对光线、旋转、遮挡、平移等因素对人脸检测结果产生的干扰,提出一种基于Edge boxes和深度学习相结合的人脸检测算法。首先采用Edge boxes算法提取出可能存在人脸的边界框,提取边界框中的图像并调整至合适的大小,作为卷积神经网络的输入,然后利用卷积神经网络对提取出的图像进行特征提取和分类,最后利用非极大抑制算法排除多余人脸检测框,得到人脸的准确位置。该算法应用于LFW和Yale B人脸数据库的检测率分别达到98.7%和98.5%,识别单张人脸的时间均小于0.5 s。实验结果表明,该算法在检测率和检测速率方面较传统算法都有了很大的提高,对于遮挡、光照、旋转等干扰具有更强的鲁棒性。

关键词：人脸检测特征提取深度学习 Edge boxes 卷积神经网络非极大抑制算法

Big book of boxes = : Le grand livre des boites = Das grosse Buch der Verpackungen / = Le grand livre des boites.31 = Das grosse Buch der Verpackungen.

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基于彩色边缘检测和Edge boxes的车牌定位方法

2009年

作者： Calballero Thais. Campos Cristian.

ISBN: (纸本)9783836517133

300 attractive packaqinq solutions,to keep you sorted out at home and at work！ This book of templates can also serve as a reference work. It offers not only creative and original ideas for boxes and cartons from A to Z, but also for cardboard containers suitable for festive occasions of all kinds. Detailed drawings, which can either be copied directly or, using the accompanying CD,enlarged, re

关键词： boxes Cartons Packaging Design. Design. Design.

来源：畅想之星图书光盘版（南... 评论

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畅想之星图书光盘版（南通市图书馆镜像）

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电脑知识与技术 2019年第3期15卷 187-188,202页

作者：李学顺魏宗寿兰州交通大学自动控制研究所甘肃兰州730070 甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室甘肃兰州730070 光电技术与智能控制教育部重点实验室甘肃兰州730070

随着智能交通的发展,汽车车牌的自动定位及识别也随之变得至关重要。传统的定位技术大多数是在灰色边缘检测的基础上进行检测后的图像处理,而此类方法的后续工作量较大,定位准确率及耗时相比较于深度学习方法也是不及。所以该文提出一... 详细信息

随着智能交通的发展,汽车车牌的自动定位及识别也随之变得至关重要。传统的定位技术大多数是在灰色边缘检测的基础上进行检测后的图像处理,而此类方法的后续工作量较大,定位准确率及耗时相比较于深度学习方法也是不及。所以该文提出一种彩色边缘检测,在HSI模型空间分割出蓝色区域,然后和灰色边缘进行与运算,得到蓝白边缘图,与灰色边缘检测相比,检测之后的干扰比灰度边缘检测明显减少,更易于图像后续的处理。在后续处理中该文应用改进的Edge boxes算法进行对车牌大概位置的确定,然后根据边框评分消除干扰框,得到车牌的精确位置,达到精确定位的目的。

关键词：车牌定位 HSI模型彩色边缘 Edge boxes

基于Edge boxes和深度学习的车辆检测

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黑龙江科技信息 2016年第1期 102-102页

作者：刘亚萍姚剑武汉大学遥感信息工程学院湖北武汉430079

传统的基于机器学习的车辆检测无法自适应地提取图像的典型特征,本文提出了基于深度学习的检测方法,并用Edge boxes算法提取车辆的预选区域以取代传统的多尺度滑动窗口搜索策略。在高分辨率卫星影像上的实验证明了本算法的有效性。

关键词：深度学习 Edge boxes 车辆检测

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墙体设置接线盒隔声性能影响的实验室研究

应用声学 2010年第6期29卷 425-427,429+428页

作者：闫国军林杰徐春中国建筑科学研究院北京100044

在轻质墙体(轻钢龙骨类板墙)及重质墙体(240 mm砖墙)上设置不同数量的接线盒前后,对墙体的空气声隔声性能的影响进行了实验室试验。并对试验结论进行了分析,得出了不同类型墙体设置接线盒后,对墙体空气声隔声性能的影响因素及处理方法。

关键词：轻质墙体接线盒隔声性能性能影响实验室研究 junction boxes sound insulation 空气声实验室试验影响因素轻钢龙骨处理方法不同类型砖墙重质分析板墙

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一种针对特定目标的提议算法

火力与指挥控制 2018年第3期43卷 73-76,81页

作者：郑琛媛程远增付强陆军工程大学石家庄校区石家庄050003

Edge boxes是一种一般目标提议算法,为了提高其对特定目标提议的有效性,提出了一种改进的Edge boxes提议算法。Edge boxes算法通过对候选框评分得到候选区域,针对特定目标,改进了评分的依据。首先,提取目标的不同区域,得到被候选框完全... 详细信息

Edge boxes是一种一般目标提议算法,为了提高其对特定目标提议的有效性,提出了一种改进的Edge boxes提议算法。Edge boxes算法通过对候选框评分得到候选区域,针对特定目标,改进了评分的依据。首先,提取目标的不同区域,得到被候选框完全封闭包围的轮廓在这些区域中的像素点,由各个区域的像素点的均值幅值构成特征向量;其次,计算各个候选框与目标的特征向量的差值,并将差值与被候选框完全封闭包围的轮廓的数量结合起来,作为评价各个候选框包含目标可能性大小的依据。所提算法在视频序列上进行了实验,精度至少提升了10.71%,验证了改进算法的有效性。

关键词：目标检测 Edge boxes 特征向量特定目标