HOG (方向梯度直方图) 和LBP (局部二进制模式) 是图像处理中使用的特征提取技术，但它们关注图像的不同方面。HOG强调梯度和边缘方向，而LBP关注局部纹理图案。HOG计算图像中的梯度方向，并在小区域内创建这些方向的直方图。由于它能够有效地捕获边缘结构，因此通常用于对象检测等任务，尤其是行人检测。另一方面，LBP检查像素与其周围邻居之间的关系，将这些模式编码为二进制表示。它广泛应用于纹理分类和面部识别。HOG更适合基于形状的任务，而LBP适合基于纹理的分析。
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“容器即服务（CaaS）带来了容器化应用程序的便捷部署和管理，但也引入了若干安全考虑。首先，CaaS 的共享基础设施模型可能会增加遭受各种威胁的风险。不同用户共享同一基础资源，这意味着如果一个容器被攻破，可能会导致其他容器面临安全漏洞。因此