/etc/ntopng.conf 에 존재하고, 아래의 내용이 있었는데 -i 에 반복적으로 모니터링할 장치들을 넣어주면 된다.
그나저나 odroid c2에서는 왜 eth0가 아니라 end0로 되어있어서 순간 멘붕...
# -i|--interface # Specifies the network interface or collector endpoint to be used by ntopng for network # monitoring. On Unix you can specify both the interface name (e.g. lo) or the numeric # interface id as shown by ntopng -h. On Windows you must use the interface number instead. # Note that you can specify -i multiple times in order to instruct ntopng to create multi- # ple interfaces. # # -i=eth1 -i=eno1 -i=eno2 -i=lo -i=tcp://127.0.0.1:5556
$ cat /etc/ntopng.conf # This configuration file is similar to the command line, with the exception # that an equal sign '=' must be used between key and value. Example: -i=p1p2 # or --interface=p1p2 For options with no value (e.g. -v) the equal is also # necessary. Example: "-v=" must be used. # # DO NOT REMOVE the following option, required for daemonization. -e=
# * Interfaces to sniff on: one interface per line, prefix with -i= # E.g. #-i=eth0 #-i=wlan0 # If none is specified, ntopng will try to auto-detect the best interface. # # * Port on which ntopng will listen for the web-UI. -w=3000
ntopng-config 는 어디서 설치해야 하냐 -_-
$ ntopng-config ntopng-config: 명령을 찾을 수 없습니다 $ apt-cache search ntopng-config $ apt-cache search ntopng ntopng - High-Speed Web-based Traffic Analysis and Flow Collection Tool ntopng-data - High-Speed Web-based Traffic Analysis and Flow Collection Tool (data files) ntopng-doc - High-Speed Web-based Traffic Analysis and Flow Collection Tool (documentation)
2단계: 특징점 추출과 벡터 변환 감지된 얼굴에서 고유한 특징을 추출하는 단계입니다. 눈 코 입의 위치와 형태 얼굴 윤곽선 그리고 각 부위 간의 거리와 비율 등이 수치화됩니다. 현재는 딥러닝 기반의 임베딩(Embedding) 기술을 통해 얼굴의 특징을 고차원 벡터로 변환합니다. 이 벡터는 개인마다 고유한 값을 가지며 얼굴인식의 핵심 데이터가 됩니다.
Siamese Network와 학습 방식 최신 얼굴인증 시스템에서는 Siamese Network 구조가 널리 사용됩니다. 이는 동일한 가중치를 공유하는 두 개의 신경망이 각각 서로 다른 얼굴 이미지를 처리한 후 그 결과를 비교하는 방식입니다. Triplet Loss 함수를 사용하여 같은 사람의 얼굴 간 거리는 가깝게 다른 사람의 얼굴 간 거리는 멀어지도록 학습시킵니다.
DeepFace는 2014 년 Facebook 연구 그룹이 만든 심층 컨볼루션 신경망을 기반으로 하는 안면 인식 시스템입니다. 디지털 이미지에서 사람의 얼굴을 식별합니다. 97 %의 정확도로 얼굴 인식에 딥 러닝을 사용하는 것이 큰 도약이었습니다.
DeepID 또는 "Deep hidden IDentity 기능"은 Yi Sun 등에 의해 처음 설명 된 일련의 시스템 (예 : DeepID, DeepID2 등)입니다. 2014 년 논문에서“1 만개의 클래스를 예측하는 심층 학습 얼굴 표현”이라는 제목의 논문에서 시스템은 DeepFace와 유사하게 처음 설명되었지만 대조적인 손실을 통한 교육을 통해 식별 및 검증 작업을 모두 지원하도록 확장되었습니다.
VGGFace (더 나은 이름이 없음)는 Omkar Parkhi 등이 개발했습니다. 옥스포드의 VGG (Visual Geometry Group)의 2015년 논문 인 "Deep Face Recognition (딥 얼굴 인식)"에 설명되어 있습니다. 더 잘 조정 된 모델 외에도 작업의 초점은 매우 큰 훈련 데이터 세트를 수집하고 사용하는 방법에 있었습니다. 이를 통해 얼굴 인식을 위한 매우 깊은 CNN 모델을 훈련시켜 표준 데이터 세트에서 최첨단 결과를 얻을 수 있었습니다.
FaceNet은 2015 년 Google 연구원이 개발한 얼굴 인식 시스템으로, 다양한 얼굴 인식 벤치 마크 데이터 세트에서 최첨단 결과를 달성했습니다. FaceNet 시스템은 모델의 여러 타사 오픈 소스 구현 및 사전 훈련된 모델의 가용성 덕분에 광범위하게 사용할 수 있습니다.
딥러닝을 이용하는 최근의 방법들도 종래의 "PCA(Principle Component Analysis)와 ICA(Independent Component Analysis)"와 유사한 방법을 사용하는데, 오토인코더(Autoencoder)와 같은 인공신경망도 낮은 차원의 벡터로 얼굴 정보를 임베딩(Embedding)하여 차원을 축소한다.<
픽셀 기반 유사도 측정 - MSE(Mean Squared Error) 픽셀 기반 방법 - PSNR (Peak SNR) , MSE 기반으로 SNR 을 계산 구조기반 - SSIM (Structural Similarity Index) - 밝기 대비 구조를 이용 특징기반 - SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) - 특징점 추출 매칭 특징기반 - SURF (Speeded Up Robust Features) - SIFT 대안, openCV 3.4.2 이상 비활성화됨(옵션활성화 후 빌드하면 사용가능) 벡터공간 - 코사인 유사도, hamming distance(이진벡터간의 차이를 측정)
nc나 make menuconfig 처럼 실행시 혹은 동적으로 창 크기나 비율을 어떻게 조절하나 궁금해짐
Name getyx, getparyx, getbegyx, getmaxyx - get curses cursor and window coordinates
Synopsis #include <curses.h>
void getyx(WINDOW *win, int y, int x); void getparyx(WINDOW *win, int y, int x); void getbegyx(WINDOW *win, int y, int x); void getmaxyx(WINDOW *win, int y, int x);
Nexmon is our C-based firmware patching framework for Broadcom/Cypress WiFi chips that enables you to write your own firmware patches, for example, to enable monitor mode with radiotap headers and frame injection.
When a flowgraph which has been generated by version 3.7 is opened in GRC version 3.8, much of the conversion process is done automatically. However, there are certain things which must be updated by hand.
WX GUI blocks: Since the WX GUI blocks are deprecated in version 3.8, the user must find corresponding blocks in the QT GUIs.
If blocks have different names between versions 3.7 and 3.8, they must be replaced by hand.