超現實演算法

A. 網路現代加密技術分幾種

１ 數據加密原理

１．１數據加密

在計算機上實現的數據加密，其加密或解密變換是由密鑰控制實現的。密鑰（Ｋｅｙｗｏｒｄ）是用戶按照一種密碼體制隨機選取，它通常是一隨機字元串，是控制明文和密文變換的唯一參數。
例：明文為字元串：
ＡＳ ＫＩＮＧＦＩＳＨＥＲＳ ＣＡＴＣＨ ＦＩＲＥ

（為簡便起見，假定所處理的數據字元僅為大寫字母和空格符）。
假定密鑰為字元串： ＥＬＩＯＴ

加密演算法為：
（１）將明文劃分成多個密鑰字元串長度大小的塊（空格符以″＋″表示）
ＡＳ＋ＫＩ ＮＧＦＩＳ ＨＥＲＳ＋ ＣＡＴＣＨ ＋ＦＩＲＥ
（２）用００～２６范圍的整數取代明文的每個字元，空格符＝００，Ａ＝０１，．．．，Ｚ＝２６：
０１１９００１１０９ １４０７０６０９１９ ０８０５１８１９００ ０３０１２００３０８ ０００６０９１８０５
（３） 與步驟２一樣對密鑰的每個字元進行取代：
０５１２０９１５２０
（４） 對明文的每個塊，將其每個字元用對應的整數編碼與密鑰中相應位置的字元的整數編碼的和模２７後的值取代：
（５） 將步驟４的結果中的整數編碼再用其等價字元替換：
ＦＤＩＺＢ ＳＳＯＸＬ ＭＱ＋ＧＴ ＨＭＢＲＡ ＥＲＲＦＹ

理想的情況是採用的加密模式使得攻擊者為了破解所付出的代價應遠遠超過其所獲得的利益。實際上，該目的適用於所有的安全性措施。這種加密模式的可接受的最終目標是：即使是該模式的發明者也無法通過相匹配的明文和密文獲得密鑰，從而也無法破解密文。

１．２數字簽名

密碼技術除了提供信息的加密解密外，還提供對信息來源的鑒別、保證信息的完整和不可否認等功能，而這三種功能都是通過數字簽名實現。

數字簽名是涉及簽名信息和簽名人私匙的計算結果。首先，簽名人的軟體對發送信息進行散列函數運算後，生成信息摘要（ｍｅｓｓａｇｅ ｄｉｇｅｓｔ）－－這段信息所特有的長度固定的信息表示，然後，軟體使用簽名人的私匙對摘要進行解密，將結果連同信息和簽名人的數字證書一同傳送給預定的接收者。而接收者的軟體會對收到的信息生成信息摘要（使用同樣的散列函數），並使用簽名人的公匙對簽名人生成的摘要進行解密。接收者的軟體也可以加以配置，驗證簽名人證書的真偽，確保證書是由可信賴的ＣＡ頒發，而且沒有被ＣＡ吊銷。如兩個摘要一樣，就表明接收者成功核實了數字簽名。

２ 加密體制及比較

根據密鑰類型不同將現代密碼技術分為兩類：一類是對稱加密（秘密鑰匙加密）系統，另一類是公開密鑰加密（非對稱加密）系統。

２．１對稱密碼加密系統

對稱鑰匙加密系統是加密和解密均採用同一把秘密鑰匙，而且通信雙方都必須獲得這把鑰匙，保持鑰匙的秘密。

對稱密碼系統的安全性依賴於以下兩個因素。第一，加密演算法必須是足夠強的，僅僅基於密文本身去解密信息在實踐上是不可能的；第二，加密方法的安全性依賴於密鑰的秘密性，而不是演算法的秘密性。因為演算法不需要保密，所以製造商可以開發出低成本的晶元以實現數據加密。這些晶元有著廣泛的應用，適合於大規模生產。

對稱加密系統最大的問題是密鑰的分發和管理非常復雜、代價高昂。比如對於具有ｎ個用戶的網路，需要ｎ（ｎ－１）／２個密鑰，在用戶群不是很大的情況下，對稱加密系統是有效的。但是對於大型網路，當用戶群很大，分布很廣時，密鑰的分配和保存就成了大問題。對稱加密演算法另一個缺點是不能實現數字簽名。

對稱加密系統最著名的是美國數據加密標准ＤＥＳ、ＡＥＳ（高級加密標准）和歐洲數據加密標准ＩＤＥＡ。１９７７年美國國家標准局正式公布實施了美國的數據加密標准ＤＥＳ，公開它的加密演算法，並批准用於非機密單位和商業上的保密通信。ＤＥＳ成為全世界使用最廣泛的加密標准。

但是，經過２０多年的使用，已經發現ＤＥＳ很多不足之處，對ＤＥＳ的破解方法也日趨有效。ＡＥＳ將會替代ＤＥＳ成為新一代加密標准。ＤＥＳ具有這樣的特性，其解密演算法與加密演算法相同，除了密鑰Ｋｅｙ的施加順序相反以外。

２．２ 公鑰密碼加密系統

公開密鑰加密系統採用的加密鑰匙（公鑰）和解密鑰匙（私鑰）是不同的。由於加密鑰匙是公開的，密鑰的分配和管理就很簡單，比如對於具有ｎ個用戶的網路，僅需要２ｎ個密鑰。公開密鑰加密系統還能夠很容易地實現數字簽名。因此，最適合於電子商務應用需要。在實際應用中，公開密鑰加密系統並沒有完全取代對稱密鑰加密系統，這是因為公開密鑰加密系統是基於尖端的數學難題，計算非常復雜，它的安全性更高，但它實現速度卻遠趕不上對稱密鑰加密系統。在實際應用中可利用二者的各自優點，採用對稱加密系統加密文件，採用公開密鑰加密系統加密″加密文件″的密鑰（會話密鑰），這就是混合加密系統，它較好地解決了運算速度問題和密鑰分配管理問題。

根據所基於的數學難題來分類，有以下三類系統目前被認為是安全和有效的：大整數因子分解系統（代表性的有ＲＳＡ）、橢圓曲線離散對數系統（ＥＣＣ）和離散對數系統（代表性的有ＤＳＡ）。

當前最著名、應用最廣泛的公鑰系統ＲＳＡ是由Ｒｉｖｅｔ、Ｓｈａｍｉｒ、Ａｄｅｌｍａｎ提出的（簡稱為ＲＳＡ系統），它加密演算法使用了兩個非常大的素數來產生公鑰和私鑰。現實中加密演算法都基於ＲＳＡ加密演算法。ｐｇｐ演算法（以及大多數基於ＲＳＡ演算法的加密方法）使用公鑰來加密一個對稱加密演算法的密鑰，然後再利用一個快速的對稱加密演算法來加密數據。這個對稱演算法的密鑰是隨機產生的，是保密的，因此，得到這個密鑰的唯一方法就是使用私鑰來解密。

ＲＳＡ方法的優點主要在於原理簡單，易於使用。隨著分解大整數方法的進步及完善、計算機速度的提高以及計算機網路的發展（可以使用成千上萬台機器同時進行大整數分解），作為ＲＳＡ加解密安全保障的大整數要求越來越大。為了保證ＲＳＡ使用的安全性，其密鑰的位數一直在增加，比如，目前一般認為ＲＳＡ需要１０２４位以上的字長才有安全保障。但是，密鑰長度的增加導致了其加解密的速度大為降低，硬體實現也變得越來越難以忍受，這對使用ＲＳＡ的應用帶來了很重的負擔，對進行大量安全交易的電子商務更是如此，從而使得其應用范圍越來越受到制約。

ＤＳＡ（ＤａｔａＳｉｇｎａｔｕｒｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）是基於離散對數問題的數字簽名標准，它僅提供數字簽名，不提供數據加密功能。它也是一個″非確定性的″數字簽名演算法，對於一個報文Ｍ，它的簽名依賴於隨機數ｒ ?熏 這樣，相同的報文就可能會具有不同的簽名。另外，在使用相同的模數時，ＤＳＡ比ＲＳＡ更慢（兩者產生簽名的速度相同，但驗證簽名時ＤＳＡ比ＲＳＡ慢１０到４０倍）。
２．３ 橢圓曲線加密演算法ＥＣＣ技術優勢

安全性更高、演算法實現性能更好的公鑰系統橢圓曲線加密演算法ＥＣＣ（ＥｌｌｉｐｔｉｃＣｕｒｖｅＣｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙ）基於離散對數的計算困難性。

B. vrp的應用范圍

VRP可廣泛的應用於城市規劃、室內設計、工業模擬、古跡復原、橋梁道路設計、房地產銷售、旅遊教學、水利電力、地質災害等眾多領域，為其提供切實可行的解決方案。 很久以來，在中國的虛擬現實技術領域，一直是引進國外的虛擬現實軟體，中國在很長的一段時間內沒有自己獨立開發的虛擬現實模擬平台軟體。泱泱大國，中國顯然不能總是拾人牙慧，開發出中國自主知識產權的虛擬現實軟體，才是王道。中視典數字科技一直致力於中國虛擬現實技術自有軟體的開發和探索，終於研發除了具有完全自主知識產權的虛擬現實軟體—Virtual Reallity Platform（通俗稱為VRP）。
VRP系列產品自問世以來，一舉打破該領域被國外領域所壟斷的局面，以極高的性價比獲得國內廣大客戶的喜愛，已經成為目前中國國內市場佔有率最高的一款國產虛擬現實模擬平台軟體。 VRP虛擬現實模擬平台，經歷了多年的研發與探索，已經在VRP引擎為核心的基礎上，衍生出了九個相關三維產品的軟體平台。
其中VRP-BUILDER虛擬現實編輯器和VRPIE3D互聯網平台（又稱VRPIE）軟體已經成為目前國內應用最為廣泛的VR和WEB3D製作工具，連續三年占據國內同行業的領導地位，用戶數量始穩居於第一。

（1）VRP-BUILDER 虛擬現實編輯器
VRP-BUILDER虛擬現實編輯器的軟體用途、功能特點和客戶群
軟體用途：三維場景的模型導入、後期編輯、交互製作、特效製作、界面設計、打包發布的工具
客戶群：主要面向三維內容製作公司
功能特點： VRP-Builder所有操作都是以美工熟悉的方式進行，並且提供了大量的支持工具和輔助庫以快速提高成品質量。如果使用者有一定的3DSMAX建模和渲染基礎，只要對VR-Builder平台稍加學習，很快就可以製作出自己的虛擬現實場景。
（2）VRPIE-3D互聯網平台
VRPIE3D互聯網平台（又稱VRPIE） 是中視典數字科技有限公司自主研發的一款用於在互聯網上進行三維互動瀏覽操作的軟體，可將三維的虛擬現實技術成果用於互聯網應用。
在安裝了VRP-IE瀏覽器插件的基礎上，用戶可在任意一台連上互聯網的電腦上，訪問VRP-IE互聯網平台網頁，實現全三維場景的瀏覽和交互。
VRPIE軟體用途、功能特點和客戶群
軟體用途：將VRP-BUILDER的編輯成果發布到互聯網，並可讓客戶通過互聯網進行對三維場景的瀏覽與互動
功能特點：VRP-IE 三維網路平台具備高度真實感畫質，支持大場景動態調度，良好的低端硬體兼容性，高壓縮比，多線程下載，支持高並發訪問，支持視點優化的流式下載，支持高性能物理引擎，支持軟體抗鋸齒，支持腳本編程，支持無縫升級等等特性，為廣大用戶開發面向公眾或集團用戶的大型WEB3D 網站提供了強有力的技術支持和保障。
客戶群：直接面向所有互聯網用戶
（3）VRP-PHYSICS 物理模擬系統
VRP-PHYSICS物理模擬系統是中視典數字科技有限公司研發的一款物理引擎系統。系統賦予虛擬現實場景中的物體以物理屬性，符合現實世界中的物理定律，是在虛擬現實場景中表現虛擬碰撞、慣性、加速度、破碎、倒塌、爆炸等物體互動式運動和物體力學特性的核心。
VRP-PHYSICS物理模擬系統軟體用途和客戶群
軟體用途：可逼真的模擬各種物理學運動，實現如碰撞、重力、摩擦、阻尼、陀螺、粒子等自然現象，在演算法過程中嚴格符合牛頓定律、動量守恆、動能守恆等物理原理
客戶群：主要面向院校和科研單位
（4）VRP-DIGICITY 數字城市平台
VRP-DIGICITY數字城市平台的軟體用途和客戶群
軟體用途：具備建築設計和城市規劃方面的專業功能，如資料庫查詢、實時測量、通視分析、高度調整、分層顯示、動態導航、日照分析等
客戶群：主要面向建築設計、城市規劃的相關研究和管理部門
（5）VRP-INDUSIM 工業模擬平台
VRP-INDUSIM工業模擬平台的軟體用途和客戶群
軟體用途：模型化，角色化，事件化的虛擬模擬，使演練更接近真實情況，降低演練和培訓成本，降低演練風險。
客戶群：主要面向石油、電力、機械、重工、船舶、鋼鐵、礦山、應急等行業
（6）VRP-TRAVEL 虛擬旅遊平台
VRP-TRAVEL虛擬旅遊平台的軟體用途和客戶群
軟體用途：激發學生學習興趣，培養導游職業意識,培養學生創新思維，積累講解專項知識,架起學生與社會聯系的橋梁,全方位提升學生講解能力,讓單純的考試變成互動教學與考核雙模式。
客戶群：主要面向導游、旅遊規劃
（7）VRP-MUSEUM 虛擬展館
VRP-MUSEUM虛擬展館的軟體用途和客戶群
軟體用途：是針對各類科博館、體驗中心、大型展會等行業，將其展館、陳列品以及臨時展品移植到互聯網上進行展示、宣傳與教育的三維互動體驗解決方案。它將傳統展館與互聯網和三維虛擬技術相結合，打破了時間與空間的限制、最大化地提升了現實展館及展品的宣傳效果與社會價值，使得公眾通過互聯網即能真實感受展館及展品，並能在線參與各種互動體驗，網路三維虛擬展館將成為未來最具價值的展示手段。
客戶群：科博館、藝術館、革命展館、工業展館、圖書館、旅遊景區、企業體驗中心以及各種園區
（8）VRP-SDK 系統開發包
VRP-SDK系統開發包的軟體用途和客戶群
軟體用途：提供C++源碼級的開發函數庫，用戶可在此基礎之上開發出自己所需要的高效模擬軟體
客戶群：主要面向水利電力、能源交通等工業模擬研究與設計單位

（9）VRP-STORY故事編輯器
VRP-MYSTORY故事編輯器的特點
操作靈活、界面友好、使用方便，就像在玩電腦游戲一樣簡單
易學易會、無需編程，也無需美術設計能力，就可以進行3D製作
成本低、速度快，能夠幫助用戶高效率、低成本地做出想得到的3D作品
支持與VRP平台所有軟體模塊的無縫介面，可以與以往所有軟體模塊結合使用，實現更炫、更豐富的交互功能。
（10）VRP-3DNCS 三維網路交互平台
VRP-3DNCS三維網路交互平台（英文全稱Virtual Reality Platform 3D Net Communication System，簡稱VRP-3DNCS）提供了一個允許不同地區、不同行業、不同角色實時在同一場景下交互的平台。用戶可將VRP-MYSTORY下製作的應用，根據自身需求，使用SDK開發包，開發符合行業特性的專項策略，提供語音、文字等多種交流方式，實現各地用戶身臨同一場景的效果。 VRP高級模塊主要包括VRP-多通道環幕模塊、VRP-立體投影模塊、VRP-多PC級聯網路計算模塊、VRP-游戲外設模塊、VRP-多媒體插件模塊等五個模塊。
（1）VRP-多通道環幕模塊
多通道環幕模塊由三部分組成：邊緣融合模塊、幾何矯正模塊、幀同步模塊。
它是基於軟體實現對圖像的分屏、融合與矯正，是的一般用融合機來實現多通道環幕投影的過程基於一台PC機器即可全部實現。
（2）VRP-立體投影模塊
立體投影模塊是採用被動式立體原理，通過軟體技術分離出圖像的左、右眼信息。相比於主動式立體投影方式的顯示刷新提高一倍以上，且運算能力比主動式立體投影方式更高。
（3）VRP-多PC級聯網路計算模塊
採用多主機聯網方式，避免了多頭顯卡進行多通道計算的弊端，而且三維運算能力相比多頭顯卡方式提高了5倍以上，而PC機事件的延遲由不超過0.1毫秒。
（4）VRP-游戲外設模塊
Logitech方向盤、Xbox手柄、甚至數據頭盔數據手套等都是虛擬現實的外圍設備，通過VRP-游戲外設板塊就可以輕松實現通過這些設備對場景進行瀏覽操作，並且該模塊還能自定義擴展，可自由映射。
（5）VRP-多媒體插件模塊
VRP-多媒體插件模塊可將製作好的VRP文件嵌入到Neobook、Director等多媒體軟體中，能夠極大地擴展虛擬現實的表現途徑和傳播方式。 VRP虛擬現實模擬平台自發布第一個版本至今已經歷數年，經過中視典人不斷的創新與改進。VRP12.0於2012年5月24日在北京國家會議中心正式對外發布。
VRP12.0作為中視典數字科技2012年推出的VRP模擬平台軟體系列的最新版本，不盡完善和提高了VRP軟體原有的一些功能，還新增了包括增強現實技術、VRP-MYSTORY故事編輯器等新功能。
VRP12.0新增功能
（1）集成了增強現實技術
1.穩定高效的增強現實演算法庫：攝像機的自動標定、實時多mark跟蹤、實時自然圖片的跟蹤、實時簡單3D物體的跟蹤、實時人臉面部跟蹤。
2.方便易用的AR-Builder編輯器：有好的界面編輯工具、快速定製個性化AR案例、支持3dMax和Maya導出動畫。
3.支持多種AR交互硬體：增強現實眼鏡、頭部跟蹤器、骨骼跟蹤器、紅外感測系統、慣性感測系統、動作捕捉系統
（2）無縫結合VRP-MYSTORY故事編輯器
1.提供大量的精美模型庫、角色庫、特效庫
2.對象化的模型操作，精美的實時渲染效果
3.支持直接發布各種格式的圖片
（3）支持工業格式數據
1.支持模型直接從工業軟體導入到VRP中進行編輯
2.支持Maya、Pro/E、Catia、Solidworks等
3.支持VRP模型導回到MAX及其他工業軟體中再次修改
（4）全新編輯模式
1.拖拽節點式的編輯模式，可編輯產生無限多種GPU-Shader材質效果
2.材質編輯人員無需掌握GPU顯示編程原理即可製作出所需的GPU-Shader效果
3.支持材質庫功能，包含大量的金屬材質、建築類材質、織物類材質、自然類材質，滿足各種需求
4.針對美術人員的設計流程優化，提高製作效率
5.支持時間動態材質效果，極大提高VRP編輯器的渲染效果
6.完全支持導出DirectX和OpenGL的GPU-Shader效果
（5）支持在線烘焙
1.支持場景烘焙功能和貼圖烘焙功能，一鍵更新烘焙全場景的光照貼圖
2. 支持基於GPU硬體的快速烘焙技術和基於CPU的光線跟蹤烘焙技術
3.離線渲染技術與實時渲染技術友好結合，支持VRP中的所有燈光類型
4.豐富的采樣技術：均勻采樣、隨機采樣、抖動采樣、多重采樣及Hammersly采樣
（6）支持多人協作
1.基於事件驅動的場景製作方式，支持時間優先、主機優先的搶占式通訊模式
2.相機數據自動同步，場景狀態同步，支持畫中畫相機
3.場景數據自動統一，無需任何額外操作，各用戶登陸場景後的畫面均可一致
4.支持自定義標准，可以在場景中任意添加一個標注信息，並在網路上進行實時同步
（7）支持硬體交互
1. 支持基於微軟Kinect for Windows的動態手勢識別及靜態姿勢識別
2. 支持數據手套datalove，可控制三維虛擬手在場景中抓取物體，並進行交互操作
3.支持反饋數據手套CyberGlove、CyberTouch和CyberGrasp，具有真實觸感和力反饋效果
4.支持Patriot和Liberty跟蹤器，精確捕捉人體的位置和動作，並在場景中控制虛擬手的運動
5.支持頭戴式顯示器，讓人有高沉浸感的立體視覺感受 中視典數字科技有限公司，2002年於深圳高新技術園區正式注冊成立，是專注於虛擬現實、增強現實與3D互聯網領域的軟硬體研發與推廣的專業機構，是國際領先的虛擬現實技術、增強現實技術解決方案供應商和相關服務提供商，是中國虛擬現實、增強現實領域的領軍企業。
中視典數字科技有限公司，立志做中國自己的圖形圖像專家，自成立之初，一直致力於中國自主知識產權虛擬現實模擬平台的開發和探索。研發出了中國第一個完全獨立自主知識產權的虛擬現實三維互動模擬平台VR-Platform（簡稱VRP），一舉打破了中國虛擬現實領域被國外軟體壟斷的局面。
中視典數字科技有限公司，是最專業的虛擬現實硬體設備（如VR-Platform CAVE「洞穴式」虛擬現實顯示系統 ）提供商以及相關解決方案的集成商。
中視典數字科技有限公司，提供的虛擬現實解決方案涉及虛擬旅遊教學、機械模擬、數字展館、軍事模擬、工業模擬等眾多領域，在自主產權虛擬現實軟體VRP的基礎上為客戶量身打造最專業的個性化解決方案。

C. 如何用演算法解決現實世界裡的問題

您好，請問您是想知道如何用演算法解決現實世界裡的問題嗎？

D. 計算機演算法怎麼與現實中問題結合

太多了吧，現實中早已大量使用：食堂的飯卡就餐系統、銀行的儲蓄存款系統、鐵路的訂票購票系統、學校的成績處理系統、手機的定時提醒系統……

E. 機器學習有哪些演算法

1. 線性回歸
在統計學和機器學習領域，線性回歸可能是最廣為人知也最易理解的演算法之一。
2. Logistic 回歸
Logistic 回歸是機器學習從統計學領域借鑒過來的另一種技術。它是二分類問題的首選方法。
3. 線性判別分析
Logistic 回歸是一種傳統的分類演算法，它的使用場景僅限於二分類問題。如果你有兩個以上的類，那麼線性判別分析演算法（LDA）是首選的線性分類技術。
4.分類和回歸樹
決策樹是一類重要的機器學習預測建模演算法。
5. 樸素貝葉斯
樸素貝葉斯是一種簡單而強大的預測建模演算法。
6. K 最近鄰演算法
K 最近鄰（KNN）演算法是非常簡單而有效的。KNN 的模型表示就是整個訓練數據集。
7. 學習向量量化
KNN 演算法的一個缺點是，你需要處理整個訓練數據集。
8. 支持向量機
支持向量機（SVM）可能是目前最流行、被討論地最多的機器學習演算法之一。
9. 袋裝法和隨機森林
隨機森林是最流行也最強大的機器學習演算法之一，它是一種集成機器學習演算法。

想要學習了解更多機器學習的知識，推薦CDA數據分析師課程。CDA（Certified Data Analyst），即「CDA 數據分析師」，是在數字經濟大背景和人工智慧時代趨勢下，面向全行業的專業權威國際資格認證，旨在提升全民數字技能，助力企業數字化轉型，推動行業數字化發展。點擊預約免費試聽課。

F. 人臉識別技術的應用領域都有那些

計算機科學家已經開發出一種新的人臉識別演算法，在識別人臉的能力上比人類本身更加強大。
我們每個人都有過認不出某個自己曾經認識的人的經歷，在不同的姿勢、光照和表情下，這其實是一件比較困難的事情。計算機識別系統同樣存在這些問題。事實上，盡管全世界的計算機科學家努力了這么多年，還是沒有任何一種計算機識別系統在識別人臉方面能夠像人類一樣強大。
但這並非是說人臉識別系統不夠准確。恰恰相反，最好的人臉識別系統在理想情況下比人類識別的表現要好的多。但是一旦環境情況變糟，系統的表現就差強人意了。而計算機科學家們當然是非常想要開發出一種演算法，在各種情況下都能夠表現優異。
現在，中國香港大學的湯曉鷗教授和他的學生路超超(音譯)宣布他們攻克了這個難題。他們開發了一種叫「高斯」的人臉識別演算法首次超過了人類自身。
新的識別系統對於各種平台都能夠提供人類級別的識別能力，從手機到電腦游戲中的人臉識別，從安全系統到密碼控制等等。
人臉識別,人臉識別演算法
任何一個人臉自動識別程序，首先要考慮的就是去構建一個合適的數據集來測試演算法。那需要一個非常大范圍的，各種各樣的，帶著各種復雜動作、光線和表情的，不同臉的圖像，各種人種、年齡和性別都要考慮在內。然後還要考察服裝、發型以及化妝等其他因素的影響。
比較幸運的是，已經有這么一個擁有各種不同人臉的標准資料庫——Labelled Faces。它擁有超過13,000張不同人臉的圖片，它們是從網路上收集的6000個不同的公眾人物。更重要的是，每個人都擁有不止一張人臉圖片。
當然也存在其他的人臉資料庫，但是Labelled faces目前是計算機科學家們所公認的最具參考價值的測試數據集。
面部識別的任務是去比較兩張不同的圖片，然後判斷他們是否是同一個人。(你可以試試看，能否看出這里展示的每對圖片是否是同一個人。)
人類在這個資料庫上的表現可以達到97.53%的准確度。但是沒有任何一個計算機演算法能夠達到這個成績。
直到這個新演算法的出現。新的演算法依照5點圖片特徵，把每張臉圖規格化成一個150*120的像素圖，這些特徵分別是：兩隻眼睛、鼻子和嘴角的位置。
然後，演算法把每張圖片劃分成重疊的25*25像素的區域，並用一個數學向量來描述每一個區域的基本特徵。做完了這些，就可以比較兩張圖片的相似度了。
但是首先需要知道的是到底要比較什麼。這個時候就需要用到訓練數據集了。一般的方法是使用一個獨立的數據集來訓練演算法，然後用同一個數據集中的圖片來測試演算法。
但是當演算法面對訓練集中完全不同的兩張圖片的時候，經常都會識別失敗。「當圖片的分布發生改變的時候，這種訓練方法就一點都不好了。」超超和曉鷗說到。
相反，他們用四個擁有不同圖片的，完全不同的數據集來測試「高斯」演算法。舉個例子，其中一個數據集是著名的Multi-PIE資料庫，它包含了 337個不同的物體，從15種不同的角度，在19種不同的光照情況下，分別拍攝4組圖片。另一個資料庫叫做Life Photes包含400個不同的人物，每個人物擁有10張圖片。
用這些資料庫訓練了演算法後，他們最終讓新演算法在Labelled Faces資料庫上進行測試。目標是去識別出所有匹配和不匹配的圖片對。
請記住人類在這個資料庫上的表現是97.53%的精確度。「我們的「高斯」演算法能夠達到98.52%的精確度，這也是識別演算法第一次擊敗人類。」超超和曉鷗說到。
這是一個令人印象深刻的結果，因為數據中的照片包含各種各樣不同的情況。
超超和曉鷗指出，仍然有很多挑戰在等著他們。現實情況中，人們可以利用各種附加的線索來識別，比如脖子和肩膀的位置。「超過人類的表現也許只是一個象徵性的成就罷了」他們說。
另一個問題是花費在訓練新演算法上的時間，還有演算法需要的內存大小以及識別兩幅圖所需要的時間。這可以用並行計算和特製處理器等技術來加快演算法的運行時間。
總之，精確的人臉自動識別演算法已經到來了，而且鑒於現在的事實，這只會更快。
來源：海鑫科金

G. 人工智慧的原理是什麼

人工智慧的原理，簡單的形容就是：

人工智慧=數學計算。

機器的智能程度，取決於「演算法」。最初，人們發現用電路的開和關，可以表示1和0。那麼很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極體），就形成了「輸入（按開關按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）」

但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層演算法：

A、先計算：哪裡需要計算，哪裡需要忽略。

B、然後，有針對性地計算。

——本質上，還是計算。哪有什麼「感知」！

在A步，它該如何判斷「哪裡需要計算」呢？

這就是「人工智慧」的核心問題了：「學習」的過程。

仔細想一下，人類是怎樣學習的？

人類的所有認知，都來源於對觀察到的現象進行總結，並根據總結的規律，預測未來。

當你見過一隻四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以後見到的所有類似物體，歸為狗類。

不過，機器的學習方式，和人類有著質的不同：

人通過觀察少數特徵，就能推及多數未知。舉一隅而反三隅。

機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。

這么笨的機器，能指望它來統治人類嗎。

它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。

具體來講，它「學習」的演算法，術語叫「神經網路」（比較唬人）。

（特徵提取器，總結對象的特徵，然後把特徵放進一個池子里整合，全連接神經網路輸出最終結論）

它需要兩個前提條件：

1、吃進大量的數據來試錯，逐漸調整自己的准確度；

2、神經網路層數越多，計算越准確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經網路這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做「感知機」）。但是受限於數據量和計算力，沒有發展起來。

神經網路聽起來比感知機不知道高端到哪裡去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對於研（zhuang）究（bi）有多重要！

現在，這兩個條件都已具備——大數據和雲計算。誰擁有數據，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應用領域：

圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫療圖像診斷），用的是「卷積神經網路（CNN）」，主要提取空間維度的特徵，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是」循環神經網路（RNN）「，主要提取時間維度的特徵。因為說話是有前後順序的，單詞出現的時間決定了語義。

神經網路演算法的設計水平，決定了它對現實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經設計過高達100多層的卷積層（層數過多容易出現過擬合問題）。

當我們深入理解了計算的涵義：有明確的數學規律。那麼，

這個世界是是有量子（隨機）特徵的，就決定了計算機的理論局限性。——事實上，計算機連真正的隨機數都產生不了。

——機器仍然是笨笨的。

更多神佑深度的人工智慧知識，想要了解，可以私信詢問。

H. 請闡述利用演算法現實生活中的問題的實現過程是什麼樣的,需要哪些步驟,請具體闡

請闡述利用演算法現實生活中的問題的實現過程是什麼樣的,需要哪些步驟,請具體闡

I. ar技術能將虛擬和現實連接在一起讓人們身臨其中

你能想像得到當電腦、3D掃描場景、現實與投射光這幾種元素搭配到一起，會為我們帶來什麼樣的效果嗎？最近有一家名為Lightform地公司就創建了第一台可以連接到投影機的電腦，而這個電腦真的能立即掃描3D場景，將現實與投射光混合在一起。換句話說，Lightform裝置在未來，很有可能會出現在我們家裡。

Lightform 的聯合創始人兼執行總監 Brett Jones 提到了自己是從哪裡獲得這種 AR 技術的靈感的。「當我八年前還在華特迪士尼幻想工程(Disney Imagineering)的時候，我看到了一個演示的投影式AR，這是我見過的最引人注目的VR/AR演示。系統將一個完整的森林投影出來，閃電和雨水，蝴蝶輕輕地飄過，還有一個奔流不息的瀑布。我的同事把他的ID丟進瀑布，我發現ID變濕了。但問題是，演示成本需要數百萬，只有迪斯尼有能力實現。就在那時，我知道自己想把這項技術變得無處不在。」