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后开始给技术模块里的人工智能序配置序完成识图片的逻辑，以这分逻辑分辨图片中的状、颜色、材质征。
当人工智能可以做到对图片中的分辨归类后，视频数据的分析就是一个将任务实时改动的，剔除掉音频的话，视频即为大图片帧的组数据，将视频析为独的图片帧数进行连续析即可。
为了测试图像识技术的上限，在下来的一段时间里，赵礼毅一在录种图片。
以至于当技术门的员工们找赵礼毅讨论语言识库的项目时，发现赵礼毅不再敲码了。
要不是浏览他人的拍照片，全方种有。
要不就是在种美女照片。
甚至还有种帅哥的照片。
这让技术门的多员工感觉己的大像不太对劲了。
而在收集了大人类的图像后，赵礼毅将这图片素材了数据库，后赵礼毅开始了图片识模型的开发工作，先开发图像数据探测工具。
每一张图片是像素点的阵列集，算在分析图片时，就是在分析这像素点的色值数据。
虽人工智能序技术层级，当序还不能语言，无载关论了分析关识，所以赵礼毅没有盲目地让人工智能主学习训练图片分析能。
而是采取了人工引导的方。
就这样一周过了，这个图像识模块还真被他训教出来了。
这个模块载到智能门锁上，人脸识的准确和速超越了市面上优秀的智能门锁。
目赵礼毅测试了10万多，没有一出错过，安全达到了100%。