第34章 参与项目学习！人脸识别算法
江成也没有料到自己的首款上架游戏，居然火了。
但想想也是正常的。
现如今的游戏，江成也大都看了一下，还停留在初步阶段，优质的游戏还不多。
江成这款游戏，图片元素精良，而且玩法又很考究眼力，需要花一些心思才能够完成关卡。
仅一个关卡的碎片，都每一次都随机，更不提还设计了三十个关卡。
这着实耗费了江成不少脑细胞，朱剑、郝勇俊和徐思远在这方面也出谋划策，想了蛮多。
因此，每一关，都十分经典。
故而才能够口口相传，迅速地传播了开来。
pk系统的存在，更是让大家有兴趣拼一个先后。
似乎谁先，就能证明谁更聪明。
在水果系统也上线之后，江成感觉到下载量在上升，而充值的钱也在上涨。
虽然到手的提成不多，但江成相信回本是没有问题。
江成正常上了几堂自己的专业课。
到了班上，一扫眼便发现仍有几人没来听课。
细想下，也想起了郝勇俊说过，自己班上也有几个大牛，现在都已经在跟导师做项目了，估计论文都在开题了。
果然，大神也常有，江成只是记忆和动手能力还不错而已。
除了必修之外，江成自选的课程也安排的满满当当，但然而并没什么用，江成已经全部自学完了。
因此，在选课方面，他还是自由地在听大三的课了。
专门守着杨明德教授，总算是让他给守着了。
“杨教授，我是本系的江成，能否耽搁您一分钟的时候，请教一个问题？”江成拿着笔记本，准备先问问题。
万事都得有个熟悉过程。
杨明德还留有白发，并不稀松。此时带着眼镜看了眼江成，“如果不急的话，你可以发我邮件里。”
“给定一个大小为n的数组，找到其中的多数元素。杨教授，我尝试过几次算法，但都感觉时空复杂度有些高……”江成简单直接把问题描述了一下。
果然，涉及算法问题，杨明德教授停了下，头脑开始思考。
杨明德思索不过半分钟，便道，“这是一个好题，不过你可以从第一个数开始计数，遇到相同就是+1，遇到不同的便-1，如果减至0，则从下一个数重新开始。”
“明白了。”江成也是瞬间反应了过来。
杨明德道，“小伙子，算法是一个值得不断深入研究的东西，你有不断挑战的心，很好。”
“好的，杨教授，我叫江成，是一字班的，能给张名片吗，有些问题我可以发邮件问您吗？”问了问题后，江成介绍了自己，再来要名片。
杨明德轻皱了下眉，但很快舒展了，递给了江成一张名片，“怎么来大三听课了？”
“大一大二的课程我都自习完了，想学更高深的知识。”
“小伙子，也不能好高鹜远，自学好了，但不代表掌握了。”杨明德告诫了一声。
江成没有反驳，既然有了印象，下一次，便是通过邮件沟通，再增长熟悉度了。
自己虽然厉害，但在这些方面，还离这些大牛们差得远了。
务必保持谦虚谨慎的作风。
中午的时候，江成又梳理了几个在自学中遇上的难题，发了邮件给杨明德教授。
不仅如此，在邮件中，江成还把自己的解法进行了书写，让对方批改作业。
好导师可不常遇到，得抓住一个狠狠地薅。
随后江成登陆了freelancer论坛。
经过几个月的时间，江成已经成萌新成长为了半新手了。
也接到过几个单子，但都不大，才赚一百多刀，江成也没想提现，只是作为锻炼自己的方式。
不过，在华国这类网站还是有些少。
江成心头想着，如果有钱了是不是自己开一个？
再接了个单子，江成花了半个小时，在体内电脑里头写了写代码，但提交了。
不想，对方确认得很快。
100多刀到手。
看样子是急要的。
江成在体内电脑中书写代码极快，找这些急要的单子，倒是非常适合。
于是刷新了会，又接了几个不难的单子，一个人整了整，半天下来，竟然赚了近1000刀。
按汇率算起来，也有七八千块钱。
难怪说it大神月入数十万都是小儿科。
江成美滋滋的关了论坛，继续开展了算法深入。
在图书馆，江成找了《算法笔记》和《算法设计》开展了深入学习。
此前他的学习，还是针对几个程序语言的基础学习，对一些函数的使用已然掌握熟悉，但在算法和数据结构这一块，江成却还有很大的差距。
这决定了他能否成为一名优秀的软件工程师（码农）。
哪怕有着超强计算的能力，江成依旧感觉在学习中还是会偶尔存在理解不透的感觉。
这感觉就像是明明自己知道原理，但就是来运用的时候，转不过弯来。
但这也不能怪江成，而是这些书籍越深入，就越有那种奇怪的感觉：
“好了，现在你已经知道1+1=2了，请证明哥德巴赫猜想吧。”
……
艰深的书籍，越啃越有味道。
在设计的时候，往往面对的需求是多样的，而且并非是例题那般，更多需要用头脑去思考解决的办法。
这就是算法的魅力。
任何程序，归根结底，都是1和0的构成，都是编程语言用算法来实现的。
晚上的时候，江成收到了杨明德教授的回复。
邮件里头，杨教授很耐心地回了江成，还对江成的作业进行了批改。
最后，杨明德还附了一句话，“算法一途，既艰难又有趣，你若有心，记得走得更远一些、更深一些。”
江成注重算法，更为重要的是，他知道未来的很多程序，都在算法之上下了苦功。
他们结合大数据分析和用户喜好分析，专门推荐相关的新闻、短视频等，为每一个用户构建了一个圈子。
一个既舒适，又稳定的圈子。
圈子里头，有共同爱好的人，有共同三观的人。
江成必将进军这些类别的程序，那么自己深度掌握算法，会是核心技术所在。
江成书写了感谢信后，没有立即又发问题，他也怕这个教授晚上抓狂得把他拉黑了。
第二天，江成准备了题，直接又找杨明德面教了。
当面请教之后，杨明德对江成更加有印象了，还互留了扣扣和联系方式。
再过几天，江成便顺理成章选了杨明德作导师，并被允许在他的项目中学习。
基于mb-lbp算子和multilinearpca算法的人脸识别的实现。
感觉高大上的样子。
不过江成知道未来的手机，都会携带人脸识别技术。
这是目前研究的一个重要方向。
pca算法，江成并不是很熟悉，只在书籍中接触过，知道这个全称是principlecompoentanalysis,译为主元成分分析，原理是将高维的数据投影，再重新选点计算分析。
因为在项目里头可以跟着打杂，江成便重点将学习重点放在了pca算法之上，把图书馆有关这一类的算法都看了一遍，还看了下最近一些期刊、论文，把前沿知识初步记下了。
等到接触了，江成这才不至于一懂不懂，而是基本能够反应过来。
现如今，项目已经到了最难的地方。
pca算法是降维算法，也是有损算法，直接通过这个算法来识别人脸，错误率极高。
基本相当于大家都可以被识别成为彦祖。
杨明德等团队打算利用mb-lbp算法先提取人脸图像的特征，然后再用multilinearpca算法对提取的人脸特征进行降维，最后用最近邻分类器进行人脸识别。
方式是好的，但在实际研究过程，因为算法的原因，识别并不够准确。
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