针对未知的Android恶意应用，提出了一种综合考虑多类行为特征的混合系综算法THEA用于检测。通过动静态结合提取组件、函数调用和系统调用类特征，并设计了THEA算法评判恶意行为。实验结果表明，Androdect能够有效检测Android未知恶意应用，准确率和执行效率更优。
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OpenCv中实现了多种角点特征的提取方法，包括：Harris角点、ShiTomasi角点、亚像素级角点、SURF角点、Star关键点、FAST关键点、Lepetit关键点等等，包括Sobel算子、拉普拉斯算子、Canny算子、霍夫变换。 SIFT角点检测MSER区域检测-某个大侠写的
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设A为一个n阶矩阵，λ为A的m重特征值。若存在k个线性独立的特征向量与λ对应，则称λ为A的m重特征值，这些特征向量构成A的特征子空间。
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利用 OpenCV 和 VS2015 平台，基于 C++ 语言实现 Harris、LBP、SIFT 以及 SURF 等经典特征点提取算法。
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指导式项目，提供脚本。 yarn start 运行应用程序开发模式。 yarn test 交互式监视模式下启动测试运行器。 yarn build 构建生产环境应用程序。 yarn eject 删除构建依赖项，直接复制配置文件和依赖项。
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