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實時監控中抹除身影的原理主要依賴計算機視覺和圖像處理技術。首先，通過背景建模建立穩定的背景模型，常用算法包括高斯混合模型和幀差法。接着，系統通過比較連續幀來檢測運動物體並標記相應區域。然後，使用對象分割算法將運動物體從背景中分離，識別其輪廓。對於被檢測到的身影，應用圖像修復技術（如泊松重建）進行抹除，並利用周圍像素信息填補空白。最後，系統持續實時更新背景模型，以應對新物體和場景變化，從而有效保持背景的自然性。
而李清瀾現在正在做的則是逆向恢復這個過程。
逆向恢復是從已知結果推導原始輸入或模型的過程，首先需獲取損壞或被修改的圖像數據，然後提取特徵，如邊緣和紋理。接着，選擇合適的恢復模型，如稀疏表示或深度學習模型，利用優化算法最小化恢復結果與已知數據之間的差異。隨後，應用圖像修復技術（如泊松重建或生成對抗網絡）來恢復細節。最後，對恢復結果進行評估與調整，必要時進行後處理，如增強對比度或去噪聲，以提高最終效果。
這已經不是能不能成功的問題了，李清瀾手中有着這玩意的原始數據和對應的算法程序，所以成功是絕對能夠成功的，但是時間消耗就不一定了。
甚至都不需要再次重複計算，李清瀾在設計的最開始就已經知道單靠他自己現有的這點設備是很難在安全時間內完成視頻的逆向恢復。至於安全時間是多久？這要看許墨痕能把握局面多久。
更麻煩的是，李清瀾並不知道許墨痕的具體情況，也就更難以確定還有多少時間了。所以李清瀾只有不斷的壓縮時間了。
李清瀾知道很多的方法，比如優化算法，更新模型等。但是設計算法、更新模型需要時間，而他現在最缺少的便是時間。硬件方面的優化已經達到了當前李清瀾能做到的最佳水準，但是依舊緩慢，再加強就需要時間和金錢了。
估算過後，李清瀾直接轉變策略。既然自己的資本不足以支撐高強度的逆向解析工作，那就“借一借”其他人的設備了。相比於那些設置一個病毒軟件等待別人下載的做法，李清瀾的手段更加極端一些，屬於是直接強硬的入侵周圍的電腦，然後強行利用起來。
鏈接，拓展，蔓延。
