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变化，其中涉及到方法有K子图匹配、路径相似性、图嵌入。 基于特征的相似度：计算相似性的常见方法（28种）是将一段二进制代码表示为向量或一组特征，使得类似的二进制代码具有相似的特征向量或特征集。这里应用最多的是利用机器学习来实现。 Hash匹配相似度：对于多维向量数据相似度快速匹配

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图片进行特征提取，并交给NVR800进行特征值比对。 通道2，D10-SIU或500万D10定焦款摄像机开启目标识别后。 通道1，目标抓拍摄像机也能呈现人员考勤、人员搜索、回头客等目标识别效果。 算力共享和1拖N有什么区别？ 算力共享是使用可以提取特征值的摄像机，来提取目标抓拍摄

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目标检测技术在隐私合规检测领域的应用 深度学习中的目标检测，主要用于在视图中检测出物体的类别和位置，如下图所示。目前业界主要有YOLO [7]，SSD [8]和RCNN [9]三类深度学习算法。 以Faster RCNN为例，该算法是RCNN算法的演进。在结构上，Faster RCNN将特征抽取(feature

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