原本已经开始疲惫的众人都不自觉的打起了精神，正常公司来参加这种提案的都是两个人，一个项目负责人，一个技术人员。

所以不管是常年游走于市场的项目经理还是穿着格子衬衫的技术人员，自然都对刘凡接下来将要说的内容充满了兴趣。

“我们的人脸识别技术之所以可以实现刚才大家所看到的场景运用，是基于我们提出的动态特征逻辑理论。”

刘凡这边开始解释，下面有人开始录音，有人开始录像，有人开始记笔记。

“我们现在主流的人脸识别技术的核心就是特征，不管是整体的几何特征还是局部特征，也不管是传统算法还是神经网络模拟，一切的根源就是抓取特征并对特征进行处理。但不管后续的处理方式是多么的动态亦或者多么的高维，我们抓取的特征本身是静态的。

这也就不可能避免很容易受到环境的影响。所以我们很早就在考虑是不是可以抓取动态特征而不是静态特征。再后来，我们意识到单纯的抓取动态特征依旧不够，如果能利用大数据挖掘出动态特征逻辑，那么不管环境如何影响，只要能搭建出一个足够庞大的动态特征逻辑模型，即便依靠非常模糊的影像资料也有可能实现人脸识别。

我简单举个例子。”

刘凡说着，将PPT点到后一页，“首先在座各位肯定都知道一个基础原理，那就是一叶一菩提。这个世界没有完全相同的两片树叶，同样也不存在两片树叶拥有同样的生长历程。

大家可以看PPT，这是我们第一次发现的动态特征逻辑，通过对这三千万个动态人脸进行不断的挖掘之后，计算机得出了意外的答案，人在转眼珠的时候，眼珠的转动与脸颊下方这个红点的位置所出现的肌肉变化存在函数关系，而不同的人之间，这种函数都是相同的，唯一的区别在于系数上。

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