想要讓人工智能圖像識(shí)別能夠獲得最多的帶噪音的視頻或動(dòng)圖，就需要研究如何仿真噪音。
最常用的，還是使用膠帶，內(nèi)隨機(jī)附著一定程度的灰塵，頭發(fā)碎屑，然后用兩個(gè)膠帶膠著面重合的方式，讓膠布對外不具備粘性。
通過履帶一樣的方式，讓這些人造噪音膠帶，在鏡頭之前進(jìn)行擾動(dòng)，從而讓人工智能能夠獲得帶噪音的視頻。
還有一種方式，就是拍攝帶密集燈光的魚的照片，也就是采用水面的反射，以不規(guī)則造浪的方式，讓水的不規(guī)則透射光和反射光，生成各種圖像識(shí)別噪音，從而能夠設(shè)計(jì)出相對應(yīng)的噪音應(yīng)對程序代碼，這種方式，相對于之前的方式，隨機(jī)性，不重復(fù)性，成本也更低。
還有簡單粗暴一點(diǎn)的方案，就是設(shè)計(jì)中空的玻璃，里面流過帶漂浮物的液體，從而實(shí)現(xiàn)視頻噪音，而且可以安排多層中空玻璃，實(shí)現(xiàn)不同流向的視頻噪音。
想要研究視頻噪音，先要能夠批量制造視頻噪音。
想要研究反病毒，先要有足夠多的病毒庫。