應用在模糊照片的清晰化處理上，就是大數據下的統計學。
比如一個模糊化的鼻子，原始形象是什麼樣？
統計就好了。
選1萬個不同種類的鼻子，然後進行模糊化處理。模糊化處理後的鼻子，哪個跟模糊照片中的鼻子點位重合最高，就是哪個。
不過，想實現這一點非常複雜。
隻要是大數據，就一定會涉及算力的問題。想處理、統計這麼多的數據，普通的電腦根本沒戲，一啟動就死機。
湯教授道：“過去的圖片處理，始終沒能超越人眼的範疇，想要靠著計算機突破人眼的極限，除了大數據和人工智能相關技術的理解之外，還離不開強大的算力。”
周不器笑道：“算力不成問題，紫微星的雲計算業務已經趨近成熟。如果實驗室應用，我還可以幫你們跟聯想聯係，使用他們的hpc。”
hpc就是high型的pc，即高性能計算機、超級計算機，算力很強大。
所采用的技術原理跟雲計算差不多，都是並行的集群化工程。紫微星的楊振坤博士一手開發了飛天數據庫，並為雲計算業務提供了技術儲備和支持。他在被挖到紫微星之前，在聯想研究院時就主要做hpc方麵的研究。
現在的聯想超算不像十年後那樣威震世界，能跑到全世界給人家搭設超算平台。不過在市場化應用的領域，目前已經達到了國內第一的水平。紫微星有一大一小兩個超算計算機平台，大的是惠普，小的是聯想。
這個多媒體實驗室體量有限，幫他們搭一個小型的超算平台足夠了。
湯教授不由得一愣，“這價格可不低吧。”
周不器笑道：“沒關係，我送給你們。”
裴瑤在旁笑著說：“我們周總最支持創新型技術的研究了，尤其是人工智能、大數據和雲計算的領域，幾乎每次會議都要提到。”
實驗室裡的教授、博士們就都很高興。
這可太好了！
他們辦公室采購的是一批性能極好的惠普電腦，可這也隻是普通電腦，算力根本不夠。剛才演示的時候，放大一個很小的圖片，都要耗時3分鐘。要是大點的項目，那得直接卡死。
有了hpc，那對他們今後的課題研究就方便多了。
湯教授很感謝，不過課還沒上完，他要接著剛才的思路繼續說：“眼睛能看到的，都是確切化的處理，剛才說了，從1到10到100到1000。變化很大，肉眼都能區分。如果是縮小就不一樣了，從1到0.1到0.01，等縮小到了0.0000……001和0.0000……002的時候，這差距就非常小了，肉眼就看不見了。可是計算機卻能夠區分。這是在圖片處理中計算機超越人眼的關鍵。強大的算力是基礎。”
這麼複雜的事，周不器就不好亂參與了。
紫微星的幾個專家跟他們進行了討論。
大概意思，就是給每一張清晰的點標號，然後對應一個模糊的點。一個清晰的點是1，對應的模糊點是0.0000……001，一個清晰的點是2，對應的模糊點是0000……002，先統計出來。
這樣，等模糊的點0.000……00e出現的時候，就可以朝著清晰點的e靠攏了，就完成了從不確定性到確定性的轉化。
當然，這個過程可能不是一一對應的，可能是多對多，還需要很複雜更詳儘的統計、分析。
周不器想到了什麼，問道：“用手機拍月亮，是不是就這個原理？”
“什麼拍月亮？”湯教授沒太理解。
周不器道：“手機的像素太低，而且夜景的采光也不行，根本拍不清。”
湯教授擺了擺手，“如果隻是優化月亮圖景，那會很簡單，我們現在也能做到。月亮是固定的，是已知的，構圖簡單。拍出一個大概模型，人工智能去豐富就行了。可現存的模糊照片，其原本的樣子是未知的，難度會大大提高。如果是拍月亮，對手機來說難的不是對模糊圖片的清晰化處理，而是手機的算力能不能跟上，芯片要好。現在世界上不可能存在這樣的手機芯片。”
另一個白人教授用中文說道：“我們實驗室目前主要做的是人像的處理，主要是人臉。人臉的複雜度要遠遠超過月亮，需要在人臉檢測、高分辨率、人臉的特性分布等所有方麵做研究，還要有足夠的人臉圖像。”
周不器馬上理解，“對，大數據嘛，得有數據才行！紫微星最不缺的就是圖片，可以支持！”
得有足夠多的確切的臉，才能得出足夠多的模糊化臉的數據庫，點對點的分析、對接。然後，等一張模糊化的臉出現後，才能通過點對點的分析、對接，反推出清晰化的臉。
這個工程一定要做。
一方麵是技術的積累、沉澱。
一方麵的確很有意義啊！
這在全世界都是一個無法解決的難題，如果紫微星解決好了，那就賺大發了，到時候可以賣給全世界的警察局。
全世界的警察局都是體製內部門，跟這種部門合作，油水都大大的。而且，這對警察來說是剛需性的技術，會大大地提高破案率。隻要出現，各國警察都會搶著要買。
那就發財了！
不過，外國人的臉和國人的臉不一樣，得拿到足夠多的外國臉的樣本進行分析統計才行。隨著手機和社交網絡的普及，這一點不是障礙，寫一個爬蟲算法，去網路上扒圖就行了。
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