From 20dbeb2f38684c65ff0a4b99012c161295708e88 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: AL-LCL <alvin@alvinhavel.com>
Date: Fri, 19 May 2023 11:01:49 +0200
Subject: NeoRAT

---
 .../Haarcascades/haarcascade_fullbody.xml          | 17030 +++++++++++++++++++
 1 file changed, 17030 insertions(+)
 create mode 100644 Aftermath/Resources/Haarcascades/haarcascade_fullbody.xml

(limited to 'Aftermath/Resources/Haarcascades/haarcascade_fullbody.xml')

diff --git a/Aftermath/Resources/Haarcascades/haarcascade_fullbody.xml b/Aftermath/Resources/Haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
new file mode 100644
index 0000000..3ef752c
--- /dev/null
+++ b/Aftermath/Resources/Haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
@@ -0,0 +1,17030 @@
+<?xml version="1.0"?>
+<!--
+   14x28 fullbody detector (see the detailed description below). 
+
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+| Contributors License Agreement
+| IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
+|   By downloading, copying, installing or using the software you agree 
+|   to this license.
+|   If you do not agree to this license, do not download, install,
+|   copy or use the software.
+|
+| Copyright (c) 2004, Hannes Kruppa and Bernt Schiele (ETH Zurich, Switzerland).
+|  All rights reserved.
+|
+| Redistribution and use in source and binary forms, with or without
+| modification, are permitted provided that the following conditions are
+| met:
+|
+|    * Redistributions of source code must retain the above copyright
+|       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
+|    * Redistributions in binary form must reproduce the above
+|      copyright notice, this list of conditions and the following
+|      disclaimer in the documentation and/or other materials provided
+|      with the distribution.  
+|    * The name of Contributor may not used to endorse or promote products 
+|      derived from this software without specific prior written permission.
+|
+| THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
+| "AS IS" AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
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+| A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE
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+| PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
+| PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
+| LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
+| NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
+| SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.  Back to
+| Top
+//////////////////////////////////////////////////////////////////////////
+
+"Haar"-based Detectors For Pedestrian Detection
+===============================================
+by Hannes Kruppa and Bernt Schiele, ETH Zurich, Switzerland
+
+This archive provides the following three detectors:
+- upper body detector (most fun, useful in many scenarios!)
+- lower body detector
+- full body detector
+
+These detectors have been successfully applied to pedestrian detection
+in still images. They can be directly passed as parameters to the
+program HaarFaceDetect.
+NOTE: These detectors deal with frontal and backside views but not
+with side views (also see "Known limitations" below).
+
+RESEARCHERS:
+If you are using any of the detectors or involved ideas please cite
+this paper (available at www.vision.ethz.ch/publications/):
+
+@InProceedings{Kruppa03-bmvc,
+  author =       "Hannes Kruppa, Modesto Castrillon-Santana and Bernt Schiele",
+  title =        "Fast and Robust Face Finding via Local Context."
+  booktitle =    "Joint IEEE International Workshop on Visual Surveillance and Performance Evaluation of Tracking and Surveillance"
+  year =         "2003",
+  month =        "October"
+}
+
+COMMERCIAL:
+If you have any commercial interest in this work please contact 
+hkruppa@inf.ethz.ch
+
+
+ADDITIONAL INFORMATION 
+====================== 
+Check out the demo movie, e.g. using mplayer or any (Windows/Linux-) player
+that can play back .mpg movies.
+Under Linux that's:
+> ffplay demo.mpg
+or:
+> mplayer demo.mpg
+
+The movie shows a person walking towards the camera in a realistic
+indoor setting. Using ffplay or mplayer you can pause and continue the
+movie by pressing the space bar.
+
+Detections coming from the different detectors are visualized using
+different line styles: 
+upper body : dotted line
+lower body : dashed line
+full body  : solid line
+
+You will notice that successful detections containing the target do
+not sit tightly on the body but also include some of the background
+left and right.  This is not a bug but accurately reflects the
+employed training data which also includes portions of the background
+to ensure proper silhouette representation. If you want to get a
+feeling for the training data check out the CBCL data set:
+http://www.ai.mit.edu/projects/cbcl/software-datasets/PedestrianData.html
+
+There is also a small number of false alarms in this sequence.  
+NOTE: This is per frame detection, not tracking (which is also one of
+the reasons why it is not mislead by the person's shadow on the back
+wall). 
+
+On an Intel Xeon 1.7GHz machine the detectors operate at something
+between 6Hz to 14 Hz (on 352 x 288 frames per second) depending on the
+detector. The detectors work as well on much lower image resolutions
+which is always an interesting possibility for speed-ups or
+"coarse-to-fine" search strategies.
+
+Additional information e.g. on training parameters, detector
+combination, detecting other types of objects (e.g. cars) etc. is
+available in my PhD thesis report (available end of June). Check out
+www.vision.ethz.ch/kruppa/
+
+
+KNOWN LIMITATIONS
+==================
+1) The detectors only support frontal and back views but not sideviews.
+   Sideviews are trickier and it makes a lot of sense to include additional
+   modalities for their detection, e.g. motion information. I recommend
+   Viola and Jones' ICCV 2003 paper if this further interests you.
+
+2) Don't expect these detectors to be as accurate as a frontal face detector.
+   A frontal face as a pattern is pretty distinct with respect to other
+   patterns occurring in the world (i.e. image "background"). This is not so
+   for upper, lower and especially full bodies, because they have to rely
+   on fragile silhouette information rather than internal (facial) features.
+   Still, we found especially the upper body detector to perform amazingly well.
+   In contrast to a face detector these detectors will also work at very low
+   image resolutions 
+
+Acknowledgements
+================
+Thanks to Martin Spengler, ETH Zurich, for providing the demo movie.
+-->
+<opencv_storage>
+<cascade type_id="opencv-cascade-classifier"><stageType>BOOST</stageType>
+  <featureType>HAAR</featureType>
+  <height>28</height>
+  <width>14</width>
+  <stageParams>
+    <maxWeakCount>107</maxWeakCount></stageParams>
+  <featureParams>
+    <maxCatCount>0</maxCatCount></featureParams>
+  <stageNum>30</stageNum>
+  <stages>
+    <_>
+      <maxWeakCount>9</maxWeakCount>
+      <stageThreshold>-1.2288980484008789e+00</stageThreshold>
+      <weakClassifiers>
+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
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+    <_>
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+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+        <_>
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+        <_>
+          <internalNodes>
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+        <_>
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+    <_>
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