江寒退场后，邓飞又做了一些部署，让组员们分头行动，收集线索。

    不管是否有外援，该做的事情一样也少不了……

    隔壁房间。

    李建离开了一小会，再回来时，带来了一套台式计算机。

    两人迅速组装起来，联网，然后开机。

    江寒摆弄了几下，发现这台机器性能颇为优秀。

    这让江寒很是惊喜。

    对他来说，笔记本虽然也能用，但不够顺手，偶尔用一下还行，长时间、高强度工作还是算了。

    更让他开心的是，这台电脑里居然还部署了他需要的编程环境。

    这就意味着，他至少可以节省1个小时以上，用来安装、调试开发工具，配置系统环境的时间。

    “这电脑配置不错啊！谁的？”江寒随口问了一句。

    “我的。”李建有些不好意思。

    这个配置在全局都是最高的了，实在找不到更好的了……

    “不知您是否满意？”

    江寒点头：“特别满意。”

    接下来，就该实践自己的想法了。

    首先要搞清楚现有人物识别系统采用了哪些技术路线。

    要达成这个目的，办法不少，比如“逆向工程”……

    但江寒不想浪费时间，于是直接打电话给黑天。

    听说江寒打算改造人物识别系统，黑天并没有如何惊讶，马上将这套系统的基本情况介绍了一遍，并答应给江寒一份原始工程文件。

    临挂电话，又嘱咐江寒：“如果改进成功后，别忘了提交给总局一份，算你再立一功……”

    挂掉电话后，江寒稍微等了一会儿，就收到了黑天发来的压缩文件包，里面正是那套系统的工程文件，包含了全部源代码。

    江寒粗略浏览了一遍，便开始思考接下来的步骤。

    这套系统的框架其实十分优秀，换做江寒亲自开发，也未必能超越多少。

    现在的问题是，这套系统中，有关人脸、身形的识别和比较的子模块，性能稍微有点弱。

    无论国内还是国外，治安管理方手中都掌握着类似的程序，但一般只能识别比较标准的正面照。

    用在角度刁钻，清晰度过低的嫌疑人照片上，识别率就很一般了。

    至于嫌疑人乔装改扮过……实话实话，这种情况下，识别效果根本没法期待！

    直接改进源代码，难度极高，意义也不大，最好的办法，就是重写图形识别、比较模块，挂接到原有的框架中。

    而对于图形图像识别，最适合的技术，莫过于“卷积人工神经网络”。

    唯一的问题是，需要针对具体情况，重新加以训练，以得到适用的参数、超参数……

    想清楚了步骤后，江寒便开始动手操作。

    先是在李建的辅（监）助（督）下，从部署在“大江公司”地下的服务器里，下载了一份代码。

    就是参加kaggle比赛的那份，然后在其基础上稍微改了改，让其适用于解决当前的任务。

    这也是神经网络的一个独特优势，网络架构不必大幅改变，只要提供合适的数据出入口，再调整一下超参数，就可以应用于不同任务。

    接下来，需要训练这个巨型网络。

    一般来说，神经网络的训练十分吃算力，而现在时间又很不充裕。

    这样一来，江寒只能稍微变通，降低了对识别准确率的追求。

    “宁可抓错，但勿漏掉”。

    这在他之前改动程序时，已经有意识的去做了。

    另外，江寒又打了个电话给黑天，问能否帮忙协调一下，“借”台超算用用，提升一

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