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想要让人工智能图像识别能够获得最多的带噪音的视频或动图,就需要研究如何仿真噪音。
最常用的,还是使用胶带,内随机附着一定程度的灰尘,头发碎屑,然后用两个胶带胶着面重合的方式,让胶布对外不具备粘性。
通过履带一样的方式,让这些人造噪音胶带,在镜头之前进行扰动,从而让人工智能能够获得带噪音的视频。
还有一种方式,就是拍摄带密集灯光的鱼的照片,也就是采用水面的反射,以不规则造浪的方式,让水的不规则透射光和反射光,生成各种图像识别噪音,从而能够设计出相对应的噪音应对程序代码,这种方式,相对于之前的方式,随机性,不重复性,成本也更低。
还有简单粗暴一点的方案,就是设计中空的玻璃,里面流过带漂浮物的液体,从而实现视频噪音,而且可以安排多层中空玻璃,实现不同流向的视频噪音。
想要研究视频噪音,先要能够批量制造视频噪音。
想要研究反病毒,先要有足够多的病毒库。
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