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丁琪琪没理解错。
免费的开源代码，也需要分析。
“老哥，这是什么意思？”
丁琪琪指着林久浩给的代码开头。“这一段”
“这是。。。。琪琪，我们先讨论原理，如果面纹识别的原理明白了，这些代码就很容易理解”林久浩。
“从拍一张照片开始，哥你说吧，怎么识别”丁琪琪。
“琪琪大人，可不是从一张照片开始，你的从一张照片开始，是使用者思维，不是研发者思维，我们现在聊这个问题，先要具备研发思维”林久浩纠正丁琪琪。
“老哥，什么是研发思维，难道不是从一张照片开始吗？”
丁琪琪。
“研发思维，就是先摸索一套理论，实现理论闭环，所谓理论闭环就是在这个闭环里面能够自恰的解决问题”林久浩。
“自恰的解决问题？就是必须先有走的通的理论，如果理论都走不通，就不用具体实施了，是不是这个意思？”
丁琪琪。
“不错，孺女可教。在理论自恰闭环实现后，我们才能够进行理论闭环的实践环节，而实践环节也是依据可执行闭环，所以开始就是。。。”
林久浩。
“一张照片？”
丁琪琪。
“怎么还一张照片呀，你这还是使用者思维。研发思维是先构建算法模型，你没有算法模型，你那一张照片有什么用，自己相面呀？”
林久浩。
“哦，先构建算法模型，确实，没有算法模型，照片只能相面用”丁琪琪。
“对，算法模型建立后，我要继续做数据采集，然后建立样本库的，就是我们把奶奶，你，我，爸妈。。录入样本库”林久浩。
“这时候才到一张照片的阶段，给他们拍照，把照片录入进去，很容易呀~”丁琪琪。
“不是，啊也是，是要采集人物的照片，动态的图像也可以，但是要把照片或者视频制作成我们需要的样本，样本库里是一个人物图像处理后的样本特征码组”林久浩。
“样本，特征，还码。。。还组？”
丁琪琪。
“样本图不是一张简单的照片，是通过对照片的描轮廓，以相似基准点定尺寸，然后将五官骨骼等能分离的信息，先制作矢量模型，再通过模型加入模糊算法，制作出人物脸部特征码组”林久浩。
“特征码组？继续，继续”丁琪琪。
“对，生成特征码，你应该知道签章的概念吧，一篇文章先抽离出特点，然后用特定的算法会输出一个签章，这个签章可以确定该文章的准确性”林久浩。
“知道，加密算法的一个用途，把文章的特性及文章流转的过程编入特征码组，然后用加密算法加密，在流转的过程中，每一步用同样的加密算法验证，就可以知道文章是不是原稿，是不是该审批的人审批过了”丁琪琪。
“对的，人脸的特点也可以用类似的原理，把人物脸部特征提取出来，比如眼间距鼻骨眉骨嘴型颧骨。。。。。。。只是后期不需要加密”林久浩。
“痣”丁琪琪。
“没有痣”林久浩。
“有痣，痣是多明显的标志，对门李奶奶就有”丁琪琪。
“我说的不是痣有没有，是面纹识别系统对痣基本忽略不计”林久浩。
“为什么？”
丁琪琪。
“因为痣是最容易伪装的，可以轻松贴上假的痣，也可以用假皮肤掩盖，或者激光消除，意义不大”林久浩。
“哦，也就是说，李奶奶用粉底把痣遮住。。。就。。我的系统如果按痣识别，就识别不出来了”丁琪琪。
“对，但是我的识别系统可以，因为我的系统，是把李奶奶的脸分成很多区域，生成多个特征码组”林久浩。
“啊，脸，分呀，分脸呀？”
丁琪琪。
“分的是照片图像，想什么哪，丁琪琪”林久浩。
“我知道，为什么要分呀？”
丁琪琪。
“只把一张大脸直接提出特征码，这个特征码太粗糙了，查重率太高了，你知道什么是查重率吧”林久浩。
“知道，就是越粗糙的特征码对应的样本对象越多，就是。。可能。。有几十万几百万人是一个特征码。。。组”丁琪琪。
“聪明，所以面对几十亿的人群，需要更细化的特征区，能输出更多的面部特征码，才能更准确的命中”林久浩。
“把大脸分成更多的块就更精确，对不对”丁琪琪。
“嗯，不只是分脸，还有扭头转动多角度等，但是所有角度的照片，都需要划分一下特征码组，而分脸的方法按照特征区分的，比如。。。。”
林久浩。
“比如。。。。。。同样面积分，面积都一样？”
丁琪琪。
“不不不。你的理解有很大偏差，不是按照面积分的，按照规划的特征区去分，分出的结果也是不同的特征区”林久浩。
“哪怎么分，大脸”丁琪琪。
“是按照面部特征分区。大脸本身就是一个特征区，前期需要处理轮廓中线，按照几个部位眼睛鼻头嘴等画平行分割线，提取部分信息，例如横纵比等。然后继续细化特征区，
区域之间有重叠，因为特征区域都需要按照主特征完整延伸，例如鼻子整体和眼部区域有可能有重叠。。。我不知道你理解了吗？”
林久浩。
“理解，就是鼻子的特征延伸与眼睛的特征延伸有重叠区域，重叠区域也是某一个完整特征区的一部分。。。。。。啊~~就是这个意思，我明白了”丁琪琪。
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