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    而且陆羽也准备研究研究macos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win10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？”

    陈小飞没好气地回到：“你说干嘛？”

    陆羽莫名其妙：“早上忘吃药了吧你？”

    陈小飞更气了：“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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