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江寒退场后,邓飞又做了一些部署,让组员们分头行动,收集线索。
不管是否有外援,该做的事情一样也少不了……
隔壁房间。
李建离开了一小会,再回来时,带来了一套台式计算机。
两人迅速组装起来,联网,然后开机。
江寒摆弄了几下,发现这台机器性能颇为优秀。
这让江寒很是惊喜。
对他来说,笔记本虽然也能用,但不够顺手,偶尔用一下还行,长时间、高强度工作还是算了。
更让他开心的是,这台电脑里居然还部署了他需要的编程环境。
这就意味着,他至少可以节省1个小时以上,用来安装、调试开发工具,配置系统环境的时间。
“这电脑配置不错啊!谁的?”江寒随口问了一句。
“我的。”李建有些不好意思。
这个配置在全局都是最高的了,实在找不到更好的了……
“不知您是否满意?”
江寒点头:“特别满意。”
接下来,就该实践自己的想法了。
首先要搞清楚现有人物识别系统采用了哪些技术路线。
要达成这个目的,办法不少,比如“逆向工程”……
但江寒不想浪费时间,于是直接打电话给黑天。
听说江寒打算改造人物识别系统,黑天并没有如何惊讶,马上将这套系统的基本情况介绍了一遍,并答应给江寒一份原始工程文件。
临挂电话,又嘱咐江寒:“如果改进成功后,别忘了提交给总局一份,算你再立一功……”
挂掉电话后,江寒稍微等了一会儿,就收到了黑天发来的压缩文件包,里面正是那套系统的工程文件,包含了全部源代码。
江寒粗略浏览了一遍,便开始思考接下来的步骤。
这套系统的框架其实十分优秀,换做江寒亲自开发,也未必能超越多少。
现在的问题是,这套系统中,有关人脸、身形的识别和比较的子模块,性能稍微有点弱。
无论国内还是国外,治安管理方手中都掌握着类似的程序,但一般只能识别比较标准的正面照。
用在角度刁钻,清晰度过低的嫌疑人照片上,识别率就很一般了。
至于嫌疑人乔装改扮过……实话实话,这种情况下,识别效果根本没法期待!
直接改进源代码,难度极高,意义也不大,最好的办法,就是重写图形识别、比较模块,挂接到原有的框架中。
而对于图形图像识别,最适合的技术,莫过于“卷积人工神经网络”。
唯一的问题是,需要针对具体情况,重新加以训练,以得到适用的参数、超参数……
想清楚了步骤后,江寒便开始动手操作。
先是在李建的辅(监)助(督)下,从部署在“大江公司”地下的服务器里,下载了一份代码。
就是参加KAGGLE比赛的那份,然后在其基础上稍微改了改,让其适用于解决当前的任务。
这也是神经网络的一个独特优势,网络架构不必大幅改变,只要提供合适的数据出入口,再调整一下超参数,就可以应用于不同任务。
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