超现实算法

A. 网络现代加密技术分几种

１ 数据加密原理

１．１数据加密

在计算机上实现的数据加密，其加密或解密变换是由密钥控制实现的。密钥（Ｋｅｙｗｏｒｄ）是用户按照一种密码体制随机选取，它通常是一随机字符串，是控制明文和密文变换的唯一参数。
例：明文为字符串：
ＡＳ ＫＩＮＧＦＩＳＨＥＲＳ ＣＡＴＣＨ ＦＩＲＥ

（为简便起见，假定所处理的数据字符仅为大写字母和空格符）。
假定密钥为字符串： ＥＬＩＯＴ

加密算法为：
（１）将明文划分成多个密钥字符串长度大小的块（空格符以″＋″表示）
ＡＳ＋ＫＩ ＮＧＦＩＳ ＨＥＲＳ＋ ＣＡＴＣＨ ＋ＦＩＲＥ
（２）用００～２６范围的整数取代明文的每个字符，空格符＝００，Ａ＝０１，．．．，Ｚ＝２６：
０１１９００１１０９ １４０７０６０９１９ ０８０５１８１９００ ０３０１２００３０８ ０００６０９１８０５
（３） 与步骤２一样对密钥的每个字符进行取代：
０５１２０９１５２０
（４） 对明文的每个块，将其每个字符用对应的整数编码与密钥中相应位置的字符的整数编码的和模２７后的值取代：
（５） 将步骤４的结果中的整数编码再用其等价字符替换：
ＦＤＩＺＢ ＳＳＯＸＬ ＭＱ＋ＧＴ ＨＭＢＲＡ ＥＲＲＦＹ

理想的情况是采用的加密模式使得攻击者为了破解所付出的代价应远远超过其所获得的利益。实际上，该目的适用于所有的安全性措施。这种加密模式的可接受的最终目标是：即使是该模式的发明者也无法通过相匹配的明文和密文获得密钥，从而也无法破解密文。

１．２数字签名

密码技术除了提供信息的加密解密外，还提供对信息来源的鉴别、保证信息的完整和不可否认等功能，而这三种功能都是通过数字签名实现。

数字签名是涉及签名信息和签名人私匙的计算结果。首先，签名人的软件对发送信息进行散列函数运算后，生成信息摘要（ｍｅｓｓａｇｅ ｄｉｇｅｓｔ）－－这段信息所特有的长度固定的信息表示，然后，软件使用签名人的私匙对摘要进行解密，将结果连同信息和签名人的数字证书一同传送给预定的接收者。而接收者的软件会对收到的信息生成信息摘要（使用同样的散列函数），并使用签名人的公匙对签名人生成的摘要进行解密。接收者的软件也可以加以配置，验证签名人证书的真伪，确保证书是由可信赖的ＣＡ颁发，而且没有被ＣＡ吊销。如两个摘要一样，就表明接收者成功核实了数字签名。

２ 加密体制及比较

根据密钥类型不同将现代密码技术分为两类：一类是对称加密（秘密钥匙加密）系统，另一类是公开密钥加密（非对称加密）系统。

２．１对称密码加密系统

对称钥匙加密系统是加密和解密均采用同一把秘密钥匙，而且通信双方都必须获得这把钥匙，保持钥匙的秘密。

对称密码系统的安全性依赖于以下两个因素。第一，加密算法必须是足够强的，仅仅基于密文本身去解密信息在实践上是不可能的；第二，加密方法的安全性依赖于密钥的秘密性，而不是算法的秘密性。因为算法不需要保密，所以制造商可以开发出低成本的芯片以实现数据加密。这些芯片有着广泛的应用，适合于大规模生产。

对称加密系统最大的问题是密钥的分发和管理非常复杂、代价高昂。比如对于具有ｎ个用户的网络，需要ｎ（ｎ－１）／２个密钥，在用户群不是很大的情况下，对称加密系统是有效的。但是对于大型网络，当用户群很大，分布很广时，密钥的分配和保存就成了大问题。对称加密算法另一个缺点是不能实现数字签名。

对称加密系统最着名的是美国数据加密标准ＤＥＳ、ＡＥＳ（高级加密标准）和欧洲数据加密标准ＩＤＥＡ。１９７７年美国国家标准局正式公布实施了美国的数据加密标准ＤＥＳ，公开它的加密算法，并批准用于非机密单位和商业上的保密通信。ＤＥＳ成为全世界使用最广泛的加密标准。

但是，经过２０多年的使用，已经发现ＤＥＳ很多不足之处，对ＤＥＳ的破解方法也日趋有效。ＡＥＳ将会替代ＤＥＳ成为新一代加密标准。ＤＥＳ具有这样的特性，其解密算法与加密算法相同，除了密钥Ｋｅｙ的施加顺序相反以外。

２．２ 公钥密码加密系统

公开密钥加密系统采用的加密钥匙（公钥）和解密钥匙（私钥）是不同的。由于加密钥匙是公开的，密钥的分配和管理就很简单，比如对于具有ｎ个用户的网络，仅需要２ｎ个密钥。公开密钥加密系统还能够很容易地实现数字签名。因此，最适合于电子商务应用需要。在实际应用中，公开密钥加密系统并没有完全取代对称密钥加密系统，这是因为公开密钥加密系统是基于尖端的数学难题，计算非常复杂，它的安全性更高，但它实现速度却远赶不上对称密钥加密系统。在实际应用中可利用二者的各自优点，采用对称加密系统加密文件，采用公开密钥加密系统加密″加密文件″的密钥（会话密钥），这就是混合加密系统，它较好地解决了运算速度问题和密钥分配管理问题。

根据所基于的数学难题来分类，有以下三类系统目前被认为是安全和有效的：大整数因子分解系统（代表性的有ＲＳＡ）、椭圆曲线离散对数系统（ＥＣＣ）和离散对数系统（代表性的有ＤＳＡ）。

当前最着名、应用最广泛的公钥系统ＲＳＡ是由Ｒｉｖｅｔ、Ｓｈａｍｉｒ、Ａｄｅｌｍａｎ提出的（简称为ＲＳＡ系统），它加密算法使用了两个非常大的素数来产生公钥和私钥。现实中加密算法都基于ＲＳＡ加密算法。ｐｇｐ算法（以及大多数基于ＲＳＡ算法的加密方法）使用公钥来加密一个对称加密算法的密钥，然后再利用一个快速的对称加密算法来加密数据。这个对称算法的密钥是随机产生的，是保密的，因此，得到这个密钥的唯一方法就是使用私钥来解密。

ＲＳＡ方法的优点主要在于原理简单，易于使用。随着分解大整数方法的进步及完善、计算机速度的提高以及计算机网络的发展（可以使用成千上万台机器同时进行大整数分解），作为ＲＳＡ加解密安全保障的大整数要求越来越大。为了保证ＲＳＡ使用的安全性，其密钥的位数一直在增加，比如，目前一般认为ＲＳＡ需要１０２４位以上的字长才有安全保障。但是，密钥长度的增加导致了其加解密的速度大为降低，硬件实现也变得越来越难以忍受，这对使用ＲＳＡ的应用带来了很重的负担，对进行大量安全交易的电子商务更是如此，从而使得其应用范围越来越受到制约。

ＤＳＡ（ＤａｔａＳｉｇｎａｔｕｒｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）是基于离散对数问题的数字签名标准，它仅提供数字签名，不提供数据加密功能。它也是一个″非确定性的″数字签名算法，对于一个报文Ｍ，它的签名依赖于随机数ｒ ?熏 这样，相同的报文就可能会具有不同的签名。另外，在使用相同的模数时，ＤＳＡ比ＲＳＡ更慢（两者产生签名的速度相同，但验证签名时ＤＳＡ比ＲＳＡ慢１０到４０倍）。
２．３ 椭圆曲线加密算法ＥＣＣ技术优势

安全性更高、算法实现性能更好的公钥系统椭圆曲线加密算法ＥＣＣ（ＥｌｌｉｐｔｉｃＣｕｒｖｅＣｒｙｐｔｏｇｒａｐｈｙ）基于离散对数的计算困难性。

B. vrp的应用范围

VRP可广泛的应用于城市规划、室内设计、工业仿真、古迹复原、桥梁道路设计、房地产销售、旅游教学、水利电力、地质灾害等众多领域，为其提供切实可行的解决方案。 很久以来，在中国的虚拟现实技术领域，一直是引进国外的虚拟现实软件，中国在很长的一段时间内没有自己独立开发的虚拟现实仿真平台软件。泱泱大国，中国显然不能总是拾人牙慧，开发出中国自主知识产权的虚拟现实软件，才是王道。中视典数字科技一直致力于中国虚拟现实技术自有软件的开发和探索，终于研发除了具有完全自主知识产权的虚拟现实软件—Virtual Reallity Platform（通俗称为VRP）。
VRP系列产品自问世以来，一举打破该领域被国外领域所垄断的局面，以极高的性价比获得国内广大客户的喜爱，已经成为目前中国国内市场占有率最高的一款国产虚拟现实仿真平台软件。 VRP虚拟现实仿真平台，经历了多年的研发与探索，已经在VRP引擎为核心的基础上，衍生出了九个相关三维产品的软件平台。
其中VRP-BUILDER虚拟现实编辑器和VRPIE3D互联网平台（又称VRPIE）软件已经成为目前国内应用最为广泛的VR和WEB3D制作工具，连续三年占据国内同行业的领导地位，用户数量始稳居于第一。

（1）VRP-BUILDER 虚拟现实编辑器
VRP-BUILDER虚拟现实编辑器的软件用途、功能特点和客户群
软件用途：三维场景的模型导入、后期编辑、交互制作、特效制作、界面设计、打包发布的工具
客户群：主要面向三维内容制作公司
功能特点： VRP-Builder所有操作都是以美工熟悉的方式进行，并且提供了大量的支持工具和辅助库以快速提高成品质量。如果使用者有一定的3DSMAX建模和渲染基础，只要对VR-Builder平台稍加学习，很快就可以制作出自己的虚拟现实场景。
（2）VRPIE-3D互联网平台
VRPIE3D互联网平台（又称VRPIE） 是中视典数字科技有限公司自主研发的一款用于在互联网上进行三维互动浏览操作的软件，可将三维的虚拟现实技术成果用于互联网应用。
在安装了VRP-IE浏览器插件的基础上，用户可在任意一台连上互联网的电脑上，访问VRP-IE互联网平台网页，实现全三维场景的浏览和交互。
VRPIE软件用途、功能特点和客户群
软件用途：将VRP-BUILDER的编辑成果发布到互联网，并可让客户通过互联网进行对三维场景的浏览与互动
功能特点：VRP-IE 三维网络平台具备高度真实感画质，支持大场景动态调度，良好的低端硬件兼容性，高压缩比，多线程下载，支持高并发访问，支持视点优化的流式下载，支持高性能物理引擎，支持软件抗锯齿，支持脚本编程，支持无缝升级等等特性，为广大用户开发面向公众或集团用户的大型WEB3D 网站提供了强有力的技术支持和保障。
客户群：直接面向所有互联网用户
（3）VRP-PHYSICS 物理模拟系统
VRP-PHYSICS物理模拟系统是中视典数字科技有限公司研发的一款物理引擎系统。系统赋予虚拟现实场景中的物体以物理属性，符合现实世界中的物理定律，是在虚拟现实场景中表现虚拟碰撞、惯性、加速度、破碎、倒塌、爆炸等物体交互式运动和物体力学特性的核心。
VRP-PHYSICS物理模拟系统软件用途和客户群
软件用途：可逼真的模拟各种物理学运动，实现如碰撞、重力、摩擦、阻尼、陀螺、粒子等自然现象，在算法过程中严格符合牛顿定律、动量守恒、动能守恒等物理原理
客户群：主要面向院校和科研单位
（4）VRP-DIGICITY 数字城市平台
VRP-DIGICITY数字城市平台的软件用途和客户群
软件用途：具备建筑设计和城市规划方面的专业功能，如数据库查询、实时测量、通视分析、高度调整、分层显示、动态导航、日照分析等
客户群：主要面向建筑设计、城市规划的相关研究和管理部门
（5）VRP-INDUSIM 工业仿真平台
VRP-INDUSIM工业仿真平台的软件用途和客户群
软件用途：模型化，角色化，事件化的虚拟模拟，使演练更接近真实情况，降低演练和培训成本，降低演练风险。
客户群：主要面向石油、电力、机械、重工、船舶、钢铁、矿山、应急等行业
（6）VRP-TRAVEL 虚拟旅游平台
VRP-TRAVEL虚拟旅游平台的软件用途和客户群
软件用途：激发学生学习兴趣，培养导游职业意识,培养学生创新思维，积累讲解专项知识,架起学生与社会联系的桥梁,全方位提升学生讲解能力,让单纯的考试变成互动教学与考核双模式。
客户群：主要面向导游、旅游规划
（7）VRP-MUSEUM 虚拟展馆
VRP-MUSEUM虚拟展馆的软件用途和客户群
软件用途：是针对各类科博馆、体验中心、大型展会等行业，将其展馆、陈列品以及临时展品移植到互联网上进行展示、宣传与教育的三维互动体验解决方案。它将传统展馆与互联网和三维虚拟技术相结合，打破了时间与空间的限制、最大化地提升了现实展馆及展品的宣传效果与社会价值，使得公众通过互联网即能真实感受展馆及展品，并能在线参与各种互动体验，网络三维虚拟展馆将成为未来最具价值的展示手段。
客户群：科博馆、艺术馆、革命展馆、工业展馆、图书馆、旅游景区、企业体验中心以及各种园区
（8）VRP-SDK 系统开发包
VRP-SDK系统开发包的软件用途和客户群
软件用途：提供C++源码级的开发函数库，用户可在此基础之上开发出自己所需要的高效仿真软件
客户群：主要面向水利电力、能源交通等工业仿真研究与设计单位

（9）VRP-STORY故事编辑器
VRP-MYSTORY故事编辑器的特点
操作灵活、界面友好、使用方便，就像在玩电脑游戏一样简单
易学易会、无需编程，也无需美术设计能力，就可以进行3D制作
成本低、速度快，能够帮助用户高效率、低成本地做出想得到的3D作品
支持与VRP平台所有软件模块的无缝接口，可以与以往所有软件模块结合使用，实现更炫、更丰富的交互功能。
（10）VRP-3DNCS 三维网络交互平台
VRP-3DNCS三维网络交互平台（英文全称Virtual Reality Platform 3D Net Communication System，简称VRP-3DNCS）提供了一个允许不同地区、不同行业、不同角色实时在同一场景下交互的平台。用户可将VRP-MYSTORY下制作的应用，根据自身需求，使用SDK开发包，开发符合行业特性的专项策略，提供语音、文字等多种交流方式，实现各地用户身临同一场景的效果。 VRP高级模块主要包括VRP-多通道环幕模块、VRP-立体投影模块、VRP-多PC级联网络计算模块、VRP-游戏外设模块、VRP-多媒体插件模块等五个模块。
（1）VRP-多通道环幕模块
多通道环幕模块由三部分组成：边缘融合模块、几何矫正模块、帧同步模块。
它是基于软件实现对图像的分屏、融合与矫正，是的一般用融合机来实现多通道环幕投影的过程基于一台PC机器即可全部实现。
（2）VRP-立体投影模块
立体投影模块是采用被动式立体原理，通过软件技术分离出图像的左、右眼信息。相比于主动式立体投影方式的显示刷新提高一倍以上，且运算能力比主动式立体投影方式更高。
（3）VRP-多PC级联网络计算模块
采用多主机联网方式，避免了多头显卡进行多通道计算的弊端，而且三维运算能力相比多头显卡方式提高了5倍以上，而PC机事件的延迟由不超过0.1毫秒。
（4）VRP-游戏外设模块
Logitech方向盘、Xbox手柄、甚至数据头盔数据手套等都是虚拟现实的外围设备，通过VRP-游戏外设板块就可以轻松实现通过这些设备对场景进行浏览操作，并且该模块还能自定义扩展，可自由映射。
（5）VRP-多媒体插件模块
VRP-多媒体插件模块可将制作好的VRP文件嵌入到Neobook、Director等多媒体软件中，能够极大地扩展虚拟现实的表现途径和传播方式。 VRP虚拟现实仿真平台自发布第一个版本至今已经历数年，经过中视典人不断的创新与改进。VRP12.0于2012年5月24日在北京国家会议中心正式对外发布。
VRP12.0作为中视典数字科技2012年推出的VRP仿真平台软件系列的最新版本，不尽完善和提高了VRP软件原有的一些功能，还新增了包括增强现实技术、VRP-MYSTORY故事编辑器等新功能。
VRP12.0新增功能
（1）集成了增强现实技术
1.稳定高效的增强现实算法库：摄像机的自动标定、实时多mark跟踪、实时自然图片的跟踪、实时简单3D物体的跟踪、实时人脸面部跟踪。
2.方便易用的AR-Builder编辑器：有好的界面编辑工具、快速定制个性化AR案例、支持3dMax和Maya导出动画。
3.支持多种AR交互硬件：增强现实眼镜、头部跟踪器、骨骼跟踪器、红外传感系统、惯性传感系统、动作捕捉系统
（2）无缝结合VRP-MYSTORY故事编辑器
1.提供大量的精美模型库、角色库、特效库
2.对象化的模型操作，精美的实时渲染效果
3.支持直接发布各种格式的图片
（3）支持工业格式数据
1.支持模型直接从工业软件导入到VRP中进行编辑
2.支持Maya、Pro/E、Catia、Solidworks等
3.支持VRP模型导回到MAX及其他工业软件中再次修改
（4）全新编辑模式
1.拖拽节点式的编辑模式，可编辑产生无限多种GPU-Shader材质效果
2.材质编辑人员无需掌握GPU显示编程原理即可制作出所需的GPU-Shader效果
3.支持材质库功能，包含大量的金属材质、建筑类材质、织物类材质、自然类材质，满足各种需求
4.针对美术人员的设计流程优化，提高制作效率
5.支持时间动态材质效果，极大提高VRP编辑器的渲染效果
6.完全支持导出DirectX和OpenGL的GPU-Shader效果
（5）支持在线烘焙
1.支持场景烘焙功能和贴图烘焙功能，一键更新烘焙全场景的光照贴图
2. 支持基于GPU硬件的快速烘焙技术和基于CPU的光线跟踪烘焙技术
3.离线渲染技术与实时渲染技术友好结合，支持VRP中的所有灯光类型
4.丰富的采样技术：均匀采样、随机采样、抖动采样、多重采样及Hammersly采样
（6）支持多人协作
1.基于事件驱动的场景制作方式，支持时间优先、主机优先的抢占式通讯模式
2.相机数据自动同步，场景状态同步，支持画中画相机
3.场景数据自动统一，无需任何额外操作，各用户登陆场景后的画面均可一致
4.支持自定义标准，可以在场景中任意添加一个标注信息，并在网络上进行实时同步
（7）支持硬件交互
1. 支持基于微软Kinect for Windows的动态手势识别及静态姿势识别
2. 支持数据手套datalove，可控制三维虚拟手在场景中抓取物体，并进行交互操作
3.支持反馈数据手套CyberGlove、CyberTouch和CyberGrasp，具有真实触感和力反馈效果
4.支持Patriot和Liberty跟踪器，精确捕捉人体的位置和动作，并在场景中控制虚拟手的运动
5.支持头戴式显示器，让人有高沉浸感的立体视觉感受 中视典数字科技有限公司，2002年于深圳高新技术园区正式注册成立，是专注于虚拟现实、增强现实与3D互联网领域的软硬件研发与推广的专业机构，是国际领先的虚拟现实技术、增强现实技术解决方案供应商和相关服务提供商，是中国虚拟现实、增强现实领域的领军企业。
中视典数字科技有限公司，立志做中国自己的图形图像专家，自成立之初，一直致力于中国自主知识产权虚拟现实仿真平台的开发和探索。研发出了中国第一个完全独立自主知识产权的虚拟现实三维互动仿真平台VR-Platform（简称VRP），一举打破了中国虚拟现实领域被国外软件垄断的局面。
中视典数字科技有限公司，是最专业的虚拟现实硬件设备（如VR-Platform CAVE“洞穴式”虚拟现实显示系统 ）提供商以及相关解决方案的集成商。
中视典数字科技有限公司，提供的虚拟现实解决方案涉及虚拟旅游教学、机械仿真、数字展馆、军事仿真、工业仿真等众多领域，在自主产权虚拟现实软件VRP的基础上为客户量身打造最专业的个性化解决方案。

C. 如何用算法解决现实世界里的问题

您好，请问您是想知道如何用算法解决现实世界里的问题吗？

D. 计算机算法怎么与现实中问题结合

太多了吧，现实中早已大量使用：食堂的饭卡就餐系统、银行的储蓄存款系统、铁路的订票购票系统、学校的成绩处理系统、手机的定时提醒系统……

E. 机器学习有哪些算法

1. 线性回归
在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。
2. Logistic 回归
Logistic 回归是机器学习从统计学领域借鉴过来的另一种技术。它是二分类问题的首选方法。
3. 线性判别分析
Logistic 回归是一种传统的分类算法，它的使用场景仅限于二分类问题。如果你有两个以上的类，那么线性判别分析算法（LDA）是首选的线性分类技术。
4.分类和回归树
决策树是一类重要的机器学习预测建模算法。
5. 朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一种简单而强大的预测建模算法。
6. K 最近邻算法
K 最近邻（KNN）算法是非常简单而有效的。KNN 的模型表示就是整个训练数据集。
7. 学习向量量化
KNN 算法的一个缺点是，你需要处理整个训练数据集。
8. 支持向量机
支持向量机（SVM）可能是目前最流行、被讨论地最多的机器学习算法之一。
9. 袋装法和随机森林
随机森林是最流行也最强大的机器学习算法之一，它是一种集成机器学习算法。

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F. 人脸识别技术的应用领域都有那些

计算机科学家已经开发出一种新的人脸识别算法，在识别人脸的能力上比人类本身更加强大。
我们每个人都有过认不出某个自己曾经认识的人的经历，在不同的姿势、光照和表情下，这其实是一件比较困难的事情。计算机识别系统同样存在这些问题。事实上，尽管全世界的计算机科学家努力了这么多年，还是没有任何一种计算机识别系统在识别人脸方面能够像人类一样强大。
但这并非是说人脸识别系统不够准确。恰恰相反，最好的人脸识别系统在理想情况下比人类识别的表现要好的多。但是一旦环境情况变糟，系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们当然是非常想要开发出一种算法，在各种情况下都能够表现优异。
现在，中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超(音译)宣布他们攻克了这个难题。他们开发了一种叫“高斯”的人脸识别算法首次超过了人类自身。
新的识别系统对于各种平台都能够提供人类级别的识别能力，从手机到电脑游戏中的人脸识别，从安全系统到密码控制等等。
人脸识别,人脸识别算法
任何一个人脸自动识别程序，首先要考虑的就是去构建一个合适的数据集来测试算法。那需要一个非常大范围的，各种各样的，带着各种复杂动作、光线和表情的，不同脸的图像，各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。
比较幸运的是，已经有这么一个拥有各种不同人脸的标准数据库——Labelled Faces。它拥有超过13,000张不同人脸的图片，它们是从网络上收集的6000个不同的公众人物。更重要的是，每个人都拥有不止一张人脸图片。
当然也存在其他的人脸数据库，但是Labelled faces目前是计算机科学家们所公认的最具参考价值的测试数据集。
面部识别的任务是去比较两张不同的图片，然后判断他们是否是同一个人。(你可以试试看，能否看出这里展示的每对图片是否是同一个人。)
人类在这个数据库上的表现可以达到97.53%的准确度。但是没有任何一个计算机算法能够达到这个成绩。
直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特征，把每张脸图规格化成一个150*120的像素图，这些特征分别是：两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。
然后，算法把每张图片划分成重叠的25*25像素的区域，并用一个数学向量来描述每一个区域的基本特征。做完了这些，就可以比较两张图片的相似度了。
但是首先需要知道的是到底要比较什么。这个时候就需要用到训练数据集了。一般的方法是使用一个独立的数据集来训练算法，然后用同一个数据集中的图片来测试算法。
但是当算法面对训练集中完全不同的两张图片的时候，经常都会识别失败。“当图片的分布发生改变的时候，这种训练方法就一点都不好了。”超超和晓鸥说到。
相反，他们用四个拥有不同图片的，完全不同的数据集来测试“高斯”算法。举个例子，其中一个数据集是着名的Multi-PIE数据库，它包含了 337个不同的物体，从15种不同的角度，在19种不同的光照情况下，分别拍摄4组图片。另一个数据库叫做Life Photes包含400个不同的人物，每个人物拥有10张图片。
用这些数据库训练了算法后，他们最终让新算法在Labelled Faces数据库上进行测试。目标是去识别出所有匹配和不匹配的图片对。
请记住人类在这个数据库上的表现是97.53%的精确度。“我们的“高斯”算法能够达到98.52%的精确度，这也是识别算法第一次击败人类。”超超和晓鸥说到。
这是一个令人印象深刻的结果，因为数据中的照片包含各种各样不同的情况。
超超和晓鸥指出，仍然有很多挑战在等着他们。现实情况中，人们可以利用各种附加的线索来识别，比如脖子和肩膀的位置。“超过人类的表现也许只是一个象征性的成就罢了”他们说。
另一个问题是花费在训练新算法上的时间，还有算法需要的内存大小以及识别两幅图所需要的时间。这可以用并行计算和特制处理器等技术来加快算法的运行时间。
总之，精确的人脸自动识别算法已经到来了，而且鉴于现在的事实，这只会更快。
来源：海鑫科金

G. 人工智能的原理是什么

人工智能的原理，简单的形容就是：

人工智能=数学计算。

机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”

但是到了围棋这里，没法再这样穷举了。力量再大，终有极限。围棋的可能性走法，远超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算几万年。在量子计算机成熟之前，电子计算机几无可能。

所以，程序员给阿尔法狗多加了一层算法：

A、先计算：哪里需要计算，哪里需要忽略。

B、然后，有针对性地计算。

——本质上，还是计算。哪有什么“感知”！

在A步，它该如何判断“哪里需要计算”呢？

这就是“人工智能”的核心问题了：“学习”的过程。

仔细想一下，人类是怎样学习的？

人类的所有认知，都来源于对观察到的现象进行总结，并根据总结的规律，预测未来。

当你见过一只四条腿、短毛、个子中等、嘴巴长、汪汪叫的动物，名之为狗，你就会把以后见到的所有类似物体，归为狗类。

不过，机器的学习方式，和人类有着质的不同：

人通过观察少数特征，就能推及多数未知。举一隅而反三隅。

机器必须观察好多好多条狗，才能知道跑来的这条，是不是狗。

这么笨的机器，能指望它来统治人类吗。

它就是仗着算力蛮干而已！力气活。

具体来讲，它“学习”的算法，术语叫“神经网络”（比较唬人）。

（特征提取器，总结对象的特征，然后把特征放进一个池子里整合，全连接神经网络输出最终结论）

它需要两个前提条件：

1、吃进大量的数据来试错，逐渐调整自己的准确度；

2、神经网络层数越多，计算越准确（有极限），需要的算力也越大。

所以，神经网络这种方法，虽然多年前就有了（那时还叫做“感知机”）。但是受限于数据量和计算力，没有发展起来。

神经网络听起来比感知机不知道高端到哪里去了！这再次告诉我们起一个好听的名字对于研（zhuang）究（bi）有多重要！

现在，这两个条件都已具备——大数据和云计算。谁拥有数据，谁才有可能做AI。

目前AI常见的应用领域：

图像识别（安防识别、指纹、美颜、图片搜索、医疗图像诊断），用的是“卷积神经网络（CNN）”，主要提取空间维度的特征，来识别图像。

自然语言处理（人机对话、翻译），用的是”循环神经网络（RNN）“，主要提取时间维度的特征。因为说话是有前后顺序的，单词出现的时间决定了语义。

神经网络算法的设计水平，决定了它对现实的刻画能力。顶级大牛吴恩达就曾经设计过高达100多层的卷积层（层数过多容易出现过拟合问题）。

当我们深入理解了计算的涵义：有明确的数学规律。那么，

这个世界是是有量子（随机）特征的，就决定了计算机的理论局限性。——事实上，计算机连真正的随机数都产生不了。

——机器仍然是笨笨的。

更多神佑深度的人工智能知识，想要了解，可以私信询问。

H. 请阐述利用算法现实生活中的问题的实现过程是什么样的,需要哪些步骤,请具体阐

请阐述利用算法现实生活中的问题的实现过程是什么样的,需要哪些步骤,请具体阐

I. ar技术能将虚拟和现实连接在一起让人们身临其中

你能想象得到当电脑、3D扫描场景、现实与投射光这几种元素搭配到一起，会为我们带来什么样的效果吗？最近有一家名为Lightform地公司就创建了第一台可以连接到投影机的电脑，而这个电脑真的能立即扫描3D场景，将现实与投射光混合在一起。换句话说，Lightform装置在未来，很有可能会出现在我们家里。

Lightform 的联合创始人兼执行总监 Brett Jones 提到了自己是从哪里获得这种 AR 技术的灵感的。“当我八年前还在华特迪士尼幻想工程(Disney Imagineering)的时候，我看到了一个演示的投影式AR，这是我见过的最引人注目的VR/AR演示。系统将一个完整的森林投影出来，闪电和雨水，蝴蝶轻轻地飘过，还有一个奔流不息的瀑布。我的同事把他的ID丢进瀑布，我发现ID变湿了。但问题是，演示成本需要数百万，只有迪斯尼有能力实现。就在那时，我知道自己想把这项技术变得无处不在。”