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    会后，她给陈浩打电话汇报情况。

    “团队反应怎么样？”陈浩问。

    “有疑虑。”贾瀞雯实话实说，“觉得太超前，技术难度太大。”

    “正常。”陈浩说，“新技术的探索总是这样。

    我等会儿发你一些资料，是国外论文和研究报告。

    你让团队先学习，有个概念。”

    半小时后，邮箱里多了十几封邮件。

    附件全是PDF，英文的，有些还有复杂的数学公式。

    贾瀞雯打印出来，厚厚一摞。

    她抱着这摞资料回到会议室，团队还在讨论。

    “这是陈总发的资料。”她把资料放在桌上，“大家先看看，了解下这个领域的前沿进展。”

    李明拿起一份，翻了翻，眼睛渐渐亮起来。

    “这篇论文……讲的是基于颜色直方图的图像匹配。

    思路挺巧妙的。”

    张涛也拿起一份：“这个是纹理特征提取的方法，用到了小波变换。”

    新来的算法工程师看着一篇论文，喃喃自语：“这个相似度度量公式……有点意思。”

    资料起了作用。

    团队开始认真研究，会议室里响起了讨论声。

    但一周后，问题又来了。

    “贾总，我们试了几个经典算法。”李明汇报，“效果……不太好。

    简单的图片能匹配，稍微复杂点就乱了。”

    “具体什么问题？”

    “特征不够鲁棒。”张涛解释，“同一辆汽车，不同角度拍，提取的特征差异很大。

    算法认不出来是同一个东西。”

    贾瀞雯思考着。

    这时，陈浩的电话来了。

    “进展如何？”他问。

    贾瀞雯把问题说了。

    陈浩听完，没直接给答案，而是问：“你们现在怎么做的？”

    “按论文里的方法，先做整体特征提取，再做全局匹配。”

    “换个思路。”陈浩说，“分阶段实现。

    第一阶段，不做通用图像搜索，先做特定类别的识别。

    比如先做汽车识别，因为汽车有比较固定的特征。

    第二阶段，扩展到建筑、动物等常见类别。

    第三阶段，再做通用搜索。”
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