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    而且陸羽也準備研究研究macos系統，準備從蘋果公司身上小小的撈上一筆。

    聽說他們現金儲備多得嚇人，陸羽覺得自己有責任，也有義務幫助他們減輕負擔。

    回到家之后，陸羽花了三天時間來排查漏洞，順便還加強了防火墻。

    更是用了一種科技資料中的加密方式來進行加密處理，保證除了自己，誰也別想破解電腦查看里面的內容。

    就算暴力破解也只能得到一堆亂碼。

    裝好常用的編譯軟件以及各種應用工具，又單獨安裝了一個win10系統。

    同樣是排查漏洞，增強防火墻以及加密處理。

    弄好了這些之后，陸羽才又繼續每天前往圖書館。

    一邊看書學習，一邊驗證初級科技資料中的成果，和自己的想法。

    兩個筆記本，一個編寫代碼，一個充當臨時服務器，倒也剛好夠用。

    ……

    接下來幾天陸羽剛好學習到人臉識別。

    傳統的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別。

    但這種識別方式有著難以克服的缺陷，尤其在環境光照發生變化時，識別效果會急劇下降。

    現在實際運用的人臉識別系統，是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術，這剛好可以克服光線變化的影響。

    阿貍和蘋果等公司都是采用的這一技術。

    而另一種人臉識別是采用熱成像識別。

    但是這種技術難度太高，在精度上、穩定性和速度上要求更高，目前的藍星科技水平暫時還達不到。

    所以采用算法優化多光源人臉識別是最為合理的方向。

    現在普遍的算法分為基于人臉特征點、基于整幅人臉圖像、基于模版、基于光照估計模型，還有獨創實時特征識別幾個大方向。

    陸羽想來想去，發現只有在獨創實時特征識別算法這個方向上才能賺到錢。

    畢竟其他算法從方向上來說，這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，效果不明顯。

    相反，實時特征識別算法的優化更為顯著，能讓現在的人臉識別系統更為準確和迅速。

    相信這個算法拿出來，阿貍公司應該會花一大筆錢買下吧？

    陸羽一邊想著，一邊快速而準確地敲著代碼，時不時運行一下代碼。

    雙眼一會兒盯著這個屏幕，一會兒又盯著那個屏幕。

    一會兒皺眉看著數據和代碼，一會兒又淡笑看著運行結果。

    陸羽感覺再有兩天，這個實時特征識別算法就可以完善了，不由得有些興奮。

    ……

    這一天，陸羽照例來到圖書館。

    昨晚編程中遇到的一個問題，剛在一本書里找到解決方案。

    還沒等他打開電腦編程驗證，就接到了陳小飛的電話。

    陸羽走到圖書館的走廊，小聲地問：“干嘛？”

    陳小飛沒好氣地回到：“你說干嘛？”

    陸羽莫名其妙：“早上忘吃藥了吧你？”

    陳小飛更氣了：“別廢話，趕緊出來。”

    陸羽：“有事說事，忙著呢。”

    陳小飛：“我就在圖書館停車場，給你兩分鐘。”

    陸羽搞不清楚陳小飛要干什么，不過還是把書放回了原位，背著背包到停車場找到陳小飛的車。

    拉開車門坐到副駕駛，才發現后排還坐著兩個人。

    兩個人他都認識，也都認識他。
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