牛顿和莱布尼茨的微积分、罗巴切尔夫斯基和黎曼的非欧几何、亨利和法拉第的磁生电甚至是丁肇中和伯顿的j粒子……科学界一个又一个的惊人巧合让似乎在证明着这种可能性的存在。
钟锦细长白皙的手指在座椅的扶手上轻点着,以极其专注的眼光看向这位生得十分高大,还有些帅气的教授。他似乎姓于。
她在尽可能的为他开脱。
biometric,生物密码。
或者干脆直译,生物计量学。
这是近来十分热门的话题,热度由国外蔓延向其实已经相当紧跟先进潮流的国内计算机领域。
包括北京大学,清华大学等在内的国内一等学府,纷纷设立了相关的项目和实验室,其方向应该算是一直以来在领域内外都相当热门的人工智能的一个分支——一个更加实用且似乎能在短期内更见成效的分支。
我们熟悉的,语音,虹膜,视网膜,以及我们正在熟悉的脸部特征,体型,掌纹,个人习惯等等都属于这一领域。
不过所有这些的技术都不能说完全成熟。大部分,尤其是那些我们正在熟悉的,还处于摸索和研究阶段——虽然他们已经频繁出镜于科幻作品之中。
钟锦想到这里,不由又去思考。
两个人几乎同时的,独立的完成同样的成就,通常只是我们所看到的结果。这些所谓的结果,并非真的就是一夕而成。比如关于微积分的朴素想法在牛顿和莱布尼茨之前,远在希腊时代就已经出现。时代的发展和科学的发展虽然有偶然性,却也有必然性。正因为如此,可以说,他们之所以同时“发明”了微积分,只是时机已到罢了。
那么钟锦现在所看到的讲座适用于这个说法吗?
或者说,是否在这个时代,个人习惯的生物密码方向已经有了足够的积累,到这一突破性的进展可以顺理成章的被多个人独立发明了呢?
她由衷的希望如此。
“大家现在看到的图像是我们使用opengl代码进行一帧一帧的推算而成的,这个代码,以及它的分析系统,可以说是这一套识别技术的核心所在。”于教授兴奋地演示着。
钟锦点头。不错,她的核心代码也是如此。
于教授将ipad连接到大屏幕上,于是无论他在ipad上做任何操作,所有人都能清楚看到结果。
“关于手势的判断其实已经广泛应用于智能手机解锁之中,然而其并非真正的行为习惯判断,而只是如同原先设定密码一般。我们需要先设定一个手势,然后记住这个手势,再进行判断。任何其他人如果看到了这个手势,有样学样,也可以解开密码。而在我所建立的这套系统中,每个人不需要去记忆任何的手势,而其他人即便记忆了他的手势也无法模仿破开密码。”
其实前来听讲座的大部分学生早就了解了于教授所介绍的系统。
因为他们都是慕名而来的。
钟锦之前倒是不知道他,直到今天下午的时候,室友和她提起,她才知道这位于教授如今在网络上十分火爆,微博的关注度和转发率都极高。
就是因为他开发的这套系统。
该系统应该叫智能手势识别系统,被誉为实用密码领域今年最为惊艳的作品。
再加上于教授为人帅气谦和,谈吐幽默,举手投足之间都透着贵气,很快成为了大陆科技领域的新贵,许多大学计算机系,甚至是其他学系的学生偶像。
钟锦出于好奇跟着室友来听这讲座,听了没多久便开始表情凝重,偶尔皱眉。
太像了。
实在是太像了。
这套识别系统,几乎就是她两个月前发到网上的版本。稍有不同也只是前端包装问题。
在她看来,眼前所展示的东西根本就是用她的雏形加工得来。而所谓的加工,也不过是套了一个外壳包装,添加几幅好看的图片,并且制作成了如今流行的ipad应用程序而已。
而钟锦之前的版本是一个纯理论的代码核心片段,代表着识别系统的最关键算法,可以经过移植在任何的触摸面板,或者是笔触界面上使用。
事实上,如果她愿意的话,也完全能经过修改适用于鼠标操作。
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