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在这个颜值就是正义的时代,笔记本也不能免俗。
而且陆羽也准备研究研究as系统,准备从苹果公司身上小小的捞上一笔。
听说他们现金储备多得吓人,陆羽觉得自己有责任,也有义务帮助他们减轻负担。
回到家之后,陆羽花了三天时间来排查漏洞,顺便还加强了防火墙。
更是用了一种科技资料中的加密方式来进行加密处理,保证除了自己,谁也别想破解电脑查看里面的内容。
就算暴力破解也只能得到一堆乱码。
装好常用的编译软件以及各种应用工具,又单独安装了一个10系统。
同样是排查漏洞,增强防火墙以及加密处理。
弄好了这些之后,陆羽才又继续每天前往图书馆。
一边看书学习,一边验证初级科技资料中的成果,和自己的想法。
两个笔记本,一个编写代码,一个充当临时服务器,倒也刚好够用。
……
接下来几天陆羽刚好学习到人脸识别。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别。
但这种识别方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降。
现在实际运用的人脸识别系统,是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术,这刚好可以克服光线变化的影响。
阿狸和苹果等公司都是采用的这一技术。
而另一种人脸识别是采用热成像识别。
但是这种技术难度太高,在精度上、稳定性和速度上要求更高,目前的蓝星科技水平暂时还达不到。
所以采用算法优化多光源人脸识别是最为合理的方向。
现在普遍的算法分为基于人脸特征点、基于整幅人脸图像、基于模版、基于光照估计模型,还有独创实时特征识别几个大方向。
陆羽想来想去,发现只有在独创实时特征识别算法这个方向上才能赚到钱。
毕竟其他算法从方向上来说,这些公司都研究得差不多了,自己就算再提升,也提升不到哪去,效果不明显。
相反,实时特征识别算法的优化更为显著,能让现在的人脸识别系统更为准确和迅速。
相信这个算法拿出来,阿狸公司应该会花一大笔钱买下吧?
陆羽一边想着,一边快速而准确地敲着代码,时不时运行一下代码。
双眼一会儿盯着这个屏幕,一会儿又盯着那个屏幕。
一会儿皱眉看着数据和代码,一会儿又淡笑看着运行结果。
陆羽感觉再有两天,这个实时特征识别算法就可以完善了,不由得有些兴奋。
……
这一天,陆羽照例来到图书馆。
昨晚编程中遇到的一个问题,刚在一本书里找到解决方案。
还没等他打开电脑编程验证,就接到了陈小飞的电话。
陆羽走到图书馆的走廊,小声地问:“干嘛?”
陈小飞:“别废话,赶紧出来。”
陆羽:“有事说事,忙着呢。”
陈小飞:“我就在图书馆停车场,给你两分钟。”
陆羽搞不清楚陈小飞要干什么,不过还是把书放回了原位,背着背包到停车场找到陈小飞的车。
拉开车门坐到副驾驶,才发现后排还坐着两个人。
两个人他都认识,也都认识他。
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