第103章 没有困难就制造困难（2/3）

繁岐计划要在这个领域构建起足够强大的技术壁垒，至少要让其他所有的科技巨头们在大几个月，甚至接近一年多的时间内退避三舍。

现在的人脸识别太简单？老办法就能做到96-97？

哥们给你上点强度，看看你到底能不能受得住！

孟繁岐的策略基于他最先公开的一篇论文，生成式对抗技术之上。

他计划将基于残差网络的对抗式生成网络做一些针对性调整，并拿现在业界最大的几个人脸图像数据去训练它们。

其最终目的，就是为了生成看上去栩栩如生，实际上根本就不存在的人脸图像。

等到这个生成模型成功训练之后，孟繁岐便可以用它去对现在世面上的先进人脸识别算法发起针对性的挑战。

这些市面上的人脸算法，许多都基于传统的特征方式，就连刚刚孟繁岐回忆到的deepfae都还没有发布。

原本，它们最多就只有94-95左右的水平，距离孟繁岐可以做到的996差了不少。

在这样的基础之上，它们还完全不具备辨别生成式虚假图像的能力。

孟繁岐可以随意地用各种虚假的人脸图片去欺骗这些算法，甚至可以针对某一些特定的面孔，去生成对应的人脸图像，并骗过基于这些算法的各种安检产品。

直接从安全性这个最根本的问题上彻底动摇对方的商用价值。

试想，既然现在市面上已经拥有这样任意生成虚构面孔的算法能力，而脸书的人脸识别技术竟然毫无对策，完全无法分辨。

这就带来了巨大的隐患，真假不辨，产品识别成功放行通过的，谁都不确定到底是什么鬼东西。

同时，这些产品的识别精确度，识别速度又都远远逊色于孟繁岐的技术产品。

在这样的情况之下，所有的甲方，尤其是注重安全性的政府机构，都会做出最为明智的选择。

而作为算法设计者的孟繁岐，当然非常清楚这样的生成策略会有什么问题和漏洞，生成出来的图像又有什么人类无法发现的规律。

孟繁岐的人脸识别算法，将会同时具有首次突破人类水平的精确度，数十倍于目前世界一流算法的检测速度，以及当下独一无二别无分号的伪造检测能力。

与此同时，对孟繁岐的新计划一无所知的脸书deepfae团队，正在集体研究孟繁岐的论文和代码，完全不清楚自己将会遭遇什么。

“我们正在做的事情是首个将深度学习用于人脸识别的开创性工作，用