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他们走出控制室。到达建筑空间。到处找启动钥匙,一个一个房间找,利用电子探索仪,检测无线信号,找出启动钥匙大致位置。
当到达那个房间。房间发出轰隆隆的声音,原来各个房间在发生移动,移动到不同的楼层,不同的位置。
任黎说:“白找了。又要重新找。这房间怎么还自动移动呢?”
奇炼梁说:“这是设定的按照某种方式移动,怕其他人找到钥匙。钥匙又必须放在这个筑车中。”
任黎说:“是按照什么方式移动房间的呢?应该有什么规律。”
在图书馆旁,有个摄像头,他们在这里曾经翻阅过一些书籍。例如有本建筑规范,翻开还放在书桌。
筑车移动房间的顺序是从房间号1到21,27,26,25号房间。这有什么规律?
奇炼梁说:“难道是通过摄像头扫描某些书籍,从里面提取数字,按照数字为排序表格,作为房间移动规律?”
“这摄像头能识别字符,像人眼一样?”
“你还不知道吧,这是图像识别技术。图像识别是人工智能的一个重要领域。为了模拟人类识别图像的计算机程序,人们提出了不同的图像识别模型。例如神经网络模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的已经训练的模式,或者模板。当前的触觉如果能与大脑中的模板相匹配,这个图像也就被识别了。例如有一个字母X,如果在脑中有个X模板,字母X的大小、方位、形状都与这个X模板完全一致,字母X就被识别了。这个模型简单明了,也容易得到实际应用。模板匹配模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别,而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像,也能识别与模板不完全一致的图像。人们不仅能识别某一个具体的字母X,也能识别印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母X。同时,人能识别的图像是大量的,神经网络模板是需要大量不同类和同类图像进行训练的,每个类别的图像要写上标签,标注这是哪个字母。然后在测试的时候,将某个字符的图像输入到系统,系统能够根据已经训练好的网络,识别这是哪个字符。”
“图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征。对图像识别时眼动的研究表明,视线总是集中在图像的主要特征上,也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方,这些地方的信息量最大。将指纹放大,分叉处和
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