第(2/3)頁 動聽的機械女聲依舊很機械…… “了解。”顧晨反應速度還是很快的，又問：“那針對對象有哪些？” 機械女聲回答道：“比如，靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面，都可以得到很好的采集。” “當對方在采集拍攝范圍內時，人臉圖像采集技能，會自動搜索并拍攝對方的人臉圖像。” “那人臉檢測呢？”顧晨又問。 “人臉檢測：在實際中，主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中，準確標定出人臉的位置和大小。” “人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及haar特征等。” “人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征，實現人臉檢測。” “原來是這樣。”顧晨對于這樣的技能，還是頗感興趣。 工欲善其事，必先利其器。 要想用好這些技能，必要的了解還是必須的。 人臉識別技能既然包括人臉圖像采集及檢測。 但還有人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別必須要了解。 系統似乎有讀心術，顧晨心中所想，系統便很快能反應過來。 還不等顧晨開口問，動聽的機械女聲再次解釋道： “人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。” “你獲取的原始圖像，由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。” “對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等，這些你是否能明白？” 顧晨擁有專精級記憶力，這些數據在自己腦海中，很快便能牢牢記住。 “沒問題，我已經記住了。”顧晨說。 “非常好。”機械女聲對顧晨表示肯定，隨后便來到下一階段。 “人臉圖像特征提取：人臉識別技能可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。” “人臉特征提取，就是針對人臉的某些特征進行的，人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。” “人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法，另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法，你是否能記住？” 機械女聲說到哪，顧晨就已經記到哪。 趕緊點點頭：“沒問題，能記住。” “非常好，下面進入下一階段。”機械女聲在肯定了顧晨的能力后，繼續進入下級階段技能解釋。 “人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數據，與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。” “人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度，對人臉的身份信息進行判斷。” “這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程，你是否明白？” “明白。”顧晨此刻已頭冒冷汗。 大量數據的涌入，在顧晨腦海中不斷消化、融合，讓顧晨感覺，新技能似乎有點厲害啊。 雖然了解了基礎理論，可如何運用，似乎是擺在自己面前最大的困難。 人臉識別技能所轄分技能，感覺覆蓋范圍廣，如果能充分得到利用，似乎能打破科技的界限，走在時代的前沿？ 顧晨閉上眼，讓這些技能數據在腦海中醞釀一下，以便讓自己更快更好的消化吸收。 就在這時候，顧晨放在桌上的手機響起，是盧薇薇打來的。 “喂，盧師姐！” “顧師弟，你在哪呢？怎么還沒到？”電話那頭的盧薇薇有些焦急。 “我還在辦公室，馬上就來。”顧晨趕緊看了下手表，才發現已經過去了十五分鐘。 “你還在辦公室呢？”電話那頭的盧薇薇表示很震驚，道：“我說顧師弟，人是鐵飯是鋼，你可別學那些老同志，吃飯沒規律，要是落下胃病我可不答應。” 想了想，盧薇薇又道：“是不是手頭上的工作還沒做完？要不我幫你把晚飯帶回來？” “不用了盧師姐，我現在馬上過來。” “那好，我跟老王在食堂等你。” 調侃幾句后，兩人掛斷電話。 顧晨深呼吸，從桌上抽出一張紙巾，在額頭上沾了沾汗水后，將紙摟成一團，并用投籃姿勢，精準的丟進了門口的垃圾桶。 “轟隆！轟隆！” 此刻，窗外忽然響起雷鳴，天色也漸漸暗淡下來。 顧晨這才發現，窗外的天空不斷閃爍。 突然，一道耀眼的電光把天空和大地照得通亮。 顧晨甚至很清楚地看見了對面大樓，甚至對面大樓上的鐵三角架，移動聯通和電信的網絡基站盒，分別部署在不同的方位。 “該不會是移動的基站盒被雷劈壞了吧？不然這4g網絡……怎么會慢到如此離譜？” 第(2/3)頁