第567章，領導的來電
雖然說智能手機是許多年提出來的，但技術並不是由他來實現的呀。
可是看許多年的樣子，極為熟練地應用手機，解鎖手機、拍照、測試相關應用等等，事無巨細地詢問。
就好像這款手機是他研發出來的一樣，實在是讓人瞠目結舌。
反正許多年的一番操作，肖一堂他們都是看蒙圈了。
簡單測試過這一款手機之後，許多年心中還是挺吃驚的，畢竟現在可是一九八六年，比原時空足足快了二十多年。
&np3、可以拍照的手機，這些可都是原時空沒有的手機。
換句話說，許多年已經徹底改變了原時空的手機發展曆史。
現在已經快三月份了，一旦到了三月份，那麼小靈通公司也會發布他們的新產品了。
到時候又是華興公司，接著又是蘋果公司。
僅僅他們三家公司互相追逐，攀比技術，全球手機發展曆程將會變得非常不一樣。
許多年提及的這些技術點，都是需要肖一堂他們一一去攻克的。
此君認為人到二十歲，骨骼就會基本定型。
聽到許多年提及的人臉識彆功能，肖一堂他們頓時大吃一驚。
其次便是水果手機本身的電池也有很大問題，比如原時空曆史上，很多人前往哈市的時候，水果手機居然因為低溫而出現了自動關機的情況。
比如電池續航跟低溫狀態下手機電池的續航問題，以及最為重要的就是信號！
而和平島這邊，以及薄扶林道的那個研發中心，早已經研發出來了滑動窗口掃描技術。
更有更早之前的摩托羅拉，這可是手機的鼻祖啊。
所以說人臉檢測是人臉相關算法及工程落地的基礎算法。
然而這種全人工的方法既費時費力，準確率也不高，急需自動化高精度的人臉識彆係統。
這個技術就更加困難了，因為想要實現這個技術的話，還得從一百年前開始說起。
此技術便是要對圖像進行反複縮放掃描，得到的圖像非常多，而絕大部分窗口都是背景，即人臉是一個稀疏事件，如果能快速的背景圖像子窗口排除掉，則能大大提高目標檢測的效率。
在十九世紀七十年代，一名叫貝迪永的巴黎警察根據人體特征，開發出了一種人體測量學，其中包括部分人臉特征。
原時空曆史上，水果手機的電池使用的是鋰電池，而鋰電池在低溫環境下，電解液可能會產生凝固，導致鋰離子無法正常移動到石墨電極中。
理論上，通用物體檢測算法都可以直接用來做人臉檢測，隻需要改一下輸出類彆即可。
按理說不應該出現這樣的情況，隻可惜諾基亞當年也是一統天下，是當之無愧的王者。
從待注冊人臉圖像到人臉檢測，然後到關鍵點檢測，接著就是人臉對齊，然後就是特征提取，最後才是人臉特征數據庫。
當電池溫度過低時，為了防止過度放電，手機可能會自動關機以保護電池。
這個時空的白頭鷹，已經有了早期的人臉檢測算法，但還是非常淺顯的技術。
“還有就是人臉識彆功能.”
真正自動化的人臉識彆係統的研究始於六十年代。
通過記錄人的頭長、頭寬、中指長度、耳長、身高、坐高等多組數據，配上相應的麵部照片，來比對識彆罪犯。
人臉檢測是指在給定的人臉圖像中準確定位出人臉的位置和大小。
因此，水果手機的王座被人乾掉，也實屬正常。
這種思想的精髓在於用簡單的弱分類器在初期快速排除掉大量的非人臉窗口，同時保證高的召回率，最終能通過所有級弱分類器的窗口即認為包括人臉。
隻有明確知道被檢測主體的人臉在哪裡，才能開展後續的人臉相關任務。
反正在原時空曆史上，水果手機一直都被國產手機吊打。
因此，現在許多年手頭上的這一款智能手機，其實並不能夠藏得了多久。
基於通用物體檢測算法基礎，人臉檢測的問題可以針對性優化，如錨設置、背景處理、抑製誤檢等。
比如白頭鷹那邊的算法就是使用模板匹配技術，即用一個人臉模板圖像與被檢測圖像中的各個位置進行匹配，確定這個位置處是否有人臉。
整個人臉自動識彆係統技術，最重要的還是人臉特征數據庫。
簡直就是離譜他媽給離譜開門，離譜到家了。
而水果手機的信號問題，更是離譜。
眾所周知，在原時空曆史上，北美的那家蘋果公司生產的水果手機，信號問題一直是大毛病。
通用物體檢測考慮的是更廣泛通用的物體，具有場景複雜多變，物體形狀、背景、大小等都比人臉這種單一的類彆更複雜。
許多年先是誇讚了一下肖一堂等人，接著話音一轉，立馬就聊到了其他上麵。
人臉檢測雖然類彆單一，但也不是那麼簡單，姿態、光照、遮擋以及極小人臉等都是人臉檢測裡麵的難點。
所以采用adaboost這樣的級聯分類器進行人臉檢測。
然而這些行業裡的佼佼者，也都在曆史當中，泛起一點浪花之後，很快就被後浪給拍打在岸邊了。
除此之外，便是卷積神經網絡技術在圖像分類問題上取得成功之後，很快被用於人臉檢測。
“好好好，這款手機我是非常喜歡的，幾乎是達到了我想要的程度，特彆是這個指紋解鎖的功能，堪稱絕妙.但是我覺得還不夠”
而許多年則是在六十年代啟動了和平島之後，就已經開始啟動了計算機技術和光學成像技術等相關科技的發展項目。
許多年並不是很清楚這些技術，所以肖一堂他們這些科研工作者，幾乎都是按部就班，慢慢地來。
也正是因為如此，在聽到許多年提及關於人臉識彆功能，要添加到手機當中，作為手機解鎖的功能之後，肖一堂他們才會如此臉色大變。
隻因為現在還是基於深度學習的人臉檢測，並不算是非常熟練的人臉識彆技術。
雖然，這種使用卷積網絡進行人臉檢測的方法，在精度上超越之前的adaboost框架，但技術還不是很成熟。
在技術層麵，許多年無法提供更多的幫助，能夠給予資金等方麵的支持。
divcass=”ntentadv”“不過我倒是有個小建議，那就是你們可以嘗試研發更加細致的圖形處理器，用來建立更高水平的人臉檢測算法技術.”