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未来超级智能系统-第32部分
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“木龙科技”孙夏的一声介绍，引来了周围不少人的目光。
“没想到木龙科技的刘总真的这么年轻啊”众智的钱总客套道。
刘凡也笑着客套了几句并互换了名片。
跟对方稍微聊了一会儿，孙夏就开始带着刘凡去认识在场的人。
这是云从科技
这是旷视科技
这是商汤科技
这是铂亚信息
刘凡来之前做过功课，这些都是人脸识别行业响当当的企业，当然这个场合肯定少不了bat的身影。刘凡看得出大家对自己都很感兴趣，毕竟之前木龙科技一直在热搜榜上挂着呢。
像今天这样的提案环节，基本都是官府认可的企业才会来，然后大家一起谈谈技术，聊聊需求，讲解一下自己的方案。
一般这种小范围的内部提案首要目的就是先让需求变得明确且可落地。之后就是看大家之间的差距了，如果有企业能力特别突出，可以完成别人都做不到的东西，又正好是招标方需要的，那可能直接就采用单一来源采购了。
如果很多东西还待解决，公司之间也很难比出个高下，那就可能走向竞争性谈判或者公开招投标的模式了。
不过人脸识别这个技术现在大家水平都不会差太多，估计没人考虑会出现单一来源采购这种可能性。
所以对大家来说，今天最重要的其实是在确定需求后最大力度的争取招标细节能向自家企业倾斜，尤其是在各项参数方面。
前段时间在孙夏的讲解下，刘凡才知道招标这个事情，水深着呢。
刘凡在孙夏的带领下跟在场所有的项目负责人都打了简单的照面，之后没过多久，官府的相关负责人来到了现场，所有人按照安排坐到了对应的位置上，很快进入了状态。
这是刘凡第一次面对这样的场面，不免有些紧张，他偷偷的做了几次深呼吸，告诉自己是时候展现真正的技术了
第五十章 来自技术的冲击
“大家好，先做个自我介绍，我叫赵建国，是来自”坐在台上的公安厅负责人开始发言，这是一名看起来自带威严感的中年男子，在他两边还有另外五名男性和两名女性，公安厅方面这一次总共来了八个人，“首先感谢大家在百忙之中抽出时间来参加这一次的项目提案”
刘凡认真的听着赵建国说的每一个字，按照赵建国的说法，这次的招标项目某种意义上来说算得上是一次对警方现有的人脸识别技术的更新需求。他首先肯定了这些年人脸识别为公关安全及打击犯罪问题上所作出的贡献，同时也拿出了数据来佐证他
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d的说法。
但同时，赵建国表示现有的人脸识别技术依然存在许多的不足，所以才有了这一次的招标，希望能有企业可以带来技术上比较大的跨越。进一步辅助警方对犯罪分子的打击工作。
人脸识别一直是一个很难的课题，因为它存在太多的影响因素。其实人脸识别的原理基础可以简单理解为特征提取并对特征进行对比和构建。
但当环境，光线，甚至人物本身样貌出现一些变化的时候，对特征的提取和处理都会变得异常困难。就比如在可见度很低的雾霾夜间环境下，再戴个帽子戴个口罩，基本上人脸识别就废了。
更别说还有很多角度导致的视觉错觉问题，脸拍不全等问题。
现在很多人工智能公司都号称999的准确率，但这都是在分辨率清晰，光线正常，脸部完整的前提之下的。
而人工智能现在面对的这些主要问题，还正好是犯罪分子最常会做的，夜间出行，面部遮挡，整容化妆，躲避摄像头
所以人脸识别的进一步技术革命，一直都是警方迫切期待的。
赵建国清晰的讲述了过去的成绩，现在的需求，定位以及未来规划的等问题，接下来就是各个企业开始提案了。
提案的顺序是之前就定好了的，总共十五家企业，华为排在第十，大家按照原定的顺序一家一家上去讲。
前面几家公司在讲方案的时候，刘凡都听的特备认真，现在的刘凡对人工智能行业的知识汲取是有欲望的。
接连听了好几个方案，赵建国等人一直也没发表什么看法，就是耐心的听着。而刘凡在看了大家的方案后愈发意识到算法的重要性，现在人工智能在各大领域的难以突破，核心问题确实是在算法上。
硬件方面现在的发展还是可圈可点的，在刘凡前面的九家企业中就有六家提到了硬件的革新。
相对高强度的两个多小时后，终于轮到了刘凡。
每个企业只有十五分钟的提案时间，基本上就是说清楚自己的产品特点，产品优势然后再简单的演示一下就好了。
刘凡和孙夏共同上台，孙夏简单的说了几句套话。名义上这次的提案是华为的，所以孙夏必须稍微说几句。刘凡也不介意，本来这就是一次互利互惠的商业合作，谁想吃独食都是愚蠢的。
孙夏说完后就下了台，刘凡走到主讲位置，打开t后调整了一下自己的状态。
“大家好，我叫刘凡，很高兴能和这么多行业前辈们在一起提案”刘凡随便客套了几句，便进入正题，“我想先给大家看一下我们的技术运用情况，然后再说技术。”
刘凡说着，打开了一个视频。视频中是一个相对简单的界面，有输入框和输出框，可以看到左边输入框中放入了一张孙夏的生活照，之后右边的输出框就出现了孙夏的身份证照片和对于的个人信息
之后，孙夏照片的亮度被不断调低，但每一次匹配后右边依然能出现孙夏的身份证照片和个人信息。
再往后，孙夏的照片经历了扭曲，变形，部分遮挡等处理，而右边依然可以匹配出孙夏的身份证照片和个人信息。
一直到孙夏的脸部遮挡面积达到90并进行了20多次覆盖面随机变化之后，右边终于匹配出了另外一个人的身份证，而不再是孙夏。
同样，在做扭曲变形等操作时，到达了一定程度之后匹配都会出现一定错误，但这并不影响在场所有人露出了震惊的目光。
如果视频中的技术真的存在的话，它的真实精准度至少是现在市面上最高水平的三到五倍，不对，要更高，因为人脸识别的很多困难是很难去数字化的。
就像跑100米花20秒和花10秒，看似是两倍关系，实际呢
“视频里的技术难道已经实现了”台下有人不禁小声道，虽然刘凡刚才说了我们的技术运用这句话，但一时半会儿还是很难让人接受这个事实。
“应该只是个构想吧。”有人同样小声的说道。
“他拿个构想来给大家看是什么意思”
“这东西根本不现实，特征都无法获取了怎么可能实现人脸识别。”
台下越来越多的人一边看一边交头接耳，而坐在台上的八人中，也就几人有些坐不住了，好像是很想让刘凡赶紧把视频关了告诉大家这个技术实现了么。但看到赵建国依旧镇定的坐着，其他人也不敢有擅自的行动。只能是心里痒痒。
刘凡倒是没注意到大家的反应，继续按照自己的节奏把视频放完。不过等视频放完后他一转头看到大家像一群狼一样盯着自己的样子，还真吓了一跳。
赵建国不知有意还是无意的突然咳嗽了一声，刘凡这才回过神来，赶紧回到演讲状态，“由于时间有限很多特殊情景暂时没能给大家展示。不过刚才相信大家已经对我们的人脸识别技术有了一个大概的概念了。”
“刚才的技术你们真的实现了”台下有人没忍住问道。
“嗯。”
简单而又坚定的一个字，却一下子冲击到了在场每一个人的心。
一直稳坐如松的赵建国也终于在眼神中露出了一丝难以捉摸的光芒。
刘凡看着大家的反应，心中不停的告诉自己要淡定，在保持情绪稳定的情况下，刘凡继续开口道，“接下来，我给大家讲一下技术理念”
第五十一章 动态特征逻辑理论
原本已经开始疲惫的众人都不自觉的打起了精神，正常公司来参加这种提案的都是两个人，一个项目负责人，一个技术人员。
所以不管是常年游走于市场的项目经理还是穿着格子衬衫的技术人员，自然都对刘凡接下来将要说的内容充满了兴趣。
“我们的人脸识别技术之所以可以实现刚才大家所看到的场景运用，是基于我们提出的动态特征逻辑理论。”
刘凡这边开始解释，下面有人开始录音，有人开始录像，有人开始记笔记。
“我们现在主流的人脸识别技术的核心就是特征，不管是整体的几何特征还是局部特征，也不管是传统算法还是神经网络模拟，一切的根源就是抓取特征并对特征进行处理。但不管后续的处理方式是多么的动态亦或者多么的高维，我们抓取的特征本身是静态的。
这也就不可能避免很容易受到环境的影响。所以我们很早就在考虑是不是可以抓取动态特征而不是静态特征。再后来，我们意识到单纯的抓取动态特征依旧不够，如果能利用大数据挖掘出动态特征逻辑，那么不管环境如何影响，只要能搭建出一个足够庞大的动态特征逻辑模型，即便依靠非常模糊的影像资料也有可能实现人脸识别。
我简单举个例子。”
刘凡说着，将t点到后一页，“首先在座各位肯定都知道一个基础原理，那就是一叶一菩提。这个世界没有完全相同的两片树叶，同样也不存在两片树叶拥有同样的生长历程。
大家可以看t，这是我们第一次发现的动态特征逻辑，通过对这三千万个动态人脸进行不断的挖掘之后，计算机得出了意外的答案，人在转眼珠的时候，眼珠的转动与脸颊下方这个红点的位置所出现的肌肉变化存在函数关系，而不同的人之间，这种函数都是相同的，唯一的区别在于系数上。
具体的函数涉及到商业隐私所以我不在这里展示，我只做简单的类比，a的眼珠和脸颊函数关系是fxy，b的函数关系是fx11y，c的函数关系是fx12y，以此类推，所以当视频抓取某一个人眼珠转动的变量x时，对应的函数结果是唯一的，而类似这样的动态函数我们目前在人脸上发现了26个，同时我们还在继续努力。
相信大家都可以理解，动态函数的优势是十分明显的，比如有罪犯把脸蒙上，但只要能看到他的眼睛，只要他的眼睛提供了一个变量x，那么就可以进行数个与眼睛相关的函数的计算，再或许他把眼睛也遮起来，但脸部某个部位的肌肉变化也有匹配的对应的函数，那么”
“你让算法推导算法”刘凡话说到一半，突然有个人拍案而起打断了他。
而当这个穿着黑色格子衬衫的人说出这话之后，场下立刻躁动起来。
他们刚才光顾着听刘凡说，都还没来得及意识到刘凡这个算法如果真的存在的话，对人工智能行业来说意味着什么。
现在所谓的深度学习算法，是能力的学习，举个稍显片面的例子，让计算机不停的学习乘法，慢慢的计算机的乘法计算速度就会越来越快。
用个更生活�
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