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了，何况还是这种包含了敏感信息的项目，杜克现在是有多远躲多远。
不过有些项目杜克还是躲不过去，比如对于波尔教授在人工智能图像识别项目上的邀请，杜克就答应下来，这是波尔同美国国家国土安全部的一个合作项目，安全部希望波尔教授最终能够在这个人工智能图像识别技术基础上开发出一套智能识别系统，对于进出美国海关的人群进行计算机初步鉴别。
通过计算机自动采集海关通关每一个人的图像，后台自动比对高危嫌疑人特征数据库，发现异常能够发出预警信息，美国海关方面根据这些预警信息，再对触发警报的嫌疑人进行深入盘查，以期早日发现危险嫌疑人。
这个项目美国安全部门考虑到现在国际交往频繁，海关的通关人数实在太多，海关方面根本无法针对每一个通关的人都进行彻底的盘查，而通过这个技术手段的筛选，能够大幅度排除普通人群，缩小检查范围，从而更好地阻止高危人群进入美国。
当然这个系统完全在幕后运行，通关的人群根本感受不到它的存在。所以在执行上不会遭到什么反弹的情绪。
即便是触发警报被深度盘查的嫌疑人，都不清楚自己为什么会遭遇被别人更加隆重对待的原因，海关方面给出的理由永远是随机抽检。
当然后面这些应用的内幕杜克现在还不知道，只是知道这个项目是通过即时采集的个人图像，同数据库中的图像资料进行对比，相似度高的能够识别出来，就像人根据图片识别出同图片相似的人一样。
老实说，这个是技术难度非常高的项目。因为我们知道，就算是美国有关部门非常强大，对于能够危害美国安全的高危人群，其实大部分的资料都不是非常充分，好多只能够获得嫌疑人一些简单的小证件图片信息。
用这样简陋甚至过时很久的信息，想要识别出真正的嫌疑人谈何容易，大家看看自己的身份证照片就知道，大部分人的这个照片同真人形象的差别有多大。如果用一般的图像识别软件进行识别的话，识别准确率低到简直可以令人崩溃。
现在的图像识别技术，识别一下名片或者汽车牌照什么的还凑合，人像识别除非内置的图像资料同真人非常近似才行。
奇怪的是如果用人来识别，即便照片同真人之间差异很大，大多数时候还是能够识别出来。也就是说人的识别更多通过神似的感觉来实现，能对模糊事物进行识别和判断。
对于杜克来说，这也是一个新的研究领域，从分类上基本上算是模糊识别技术范畴，即将模糊数学方法引入模式识别中，用模糊技术来设计机器识别系统，模拟人脑的识别过程，进而提升计算机在图像识别方面的能力。
只是波尔教授对于杜克的帮助实在太大了，在这种时刻杜克不能表现得太过薄情，好在波尔教授在这个方面已经有了不少成果，杜克不必从头开始。
加上博士课程，杜克在学校的时间投入同上年度基本相当。
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