HyperLPR —— 高性能中文车牌识别框架
HyperLPR 是基于深度学习的高性能中文车牌识别框架,支持 Python、Android、C++ 等编程语言调用,接入简单、准确度较高。 可识别的车牌类型 单行蓝牌 单行黄牌 新能源车牌 白色警用车牌 使馆/港澳车牌 教练车牌 双层黄牌 待支持的车牌类型 武警车牌 民航车牌 双层武警 双层军牌 双层农用车牌 双层个性化车牌 测试样例 Android 示例
近日,Facebook 除了开源了前两天我们介绍过的 Droidlet 以外,他们还开源了另一个项目 —— Winterfell,这是一个旨在帮助那些没有深入了解密码学知识的开发者使用计算完整性(CI)证明的库。
CI 证明是一种密码技术,可以让开发者运行计算来获得一个结果。然后,开发人员可以使用 CI 证明来让其他人相信他们的计算是正确的,无论计算有多复杂或运行时间有多长 —— 有了 CI 证明,开发者就无需重新运行这些计算了,并且可以在短短几毫秒内验证这种正确性。
CI 证明的另一个重要特性是能够隐藏用于运行计算的部分(或全部)输入。例如,开发者可以证明一个数字在给定的范围内,而无需透露该数字的确切值。
Winterfell 旨在通过为大多数计算生成证明,将 CI 证明带给更多的用户。对于任何可以用图灵完备语言描述的程序 —— 例如 Java、JavaScript 和 Perl,该库可以使用一种叫做可扩展透明知识论证(STARK)的技术生成一个 CI 证明。
STARK 有许多吸引人的特性,包括抵抗来自量子计算机的潜在攻击、完全透明,以及在处理统一计算或具有规则结构的计算时能够快速生成证明。此外,通过像 Winterfell 这样基于 STARK 的库,几乎每一个步骤都可以跨处理器内核分布,以进一步提升性能。
除了性能好之外,Winterfell 还具有高度的可配置性。开发人员可以调整 STARK 协议的几乎所有参数以达到特定的性能和安全目标。他们唯一要负责的是以 STARK 证明器和验证器能够理解的格式 —— 代数中间表示法,来描述他们的计算。
随着此次 Facebook 将 Winterfell 开源,他们还发布了 v0.1 版本,这也就表示目前这个版本还没有准备好用于生产环境中,可能包含很多错误和安全缺陷。
Facebook 承认,在计算完整性证明被大规模实用之前,仍有技术挑战需要克服。但 Facebook 认为,Winterfell 代表了将学术研究中经过充分研究的课题带入实际部署的一个重要基石。
还有一点值得一提:Facebook 将 Winterfell 编写为一组模块化的 crate,但其中许多都足够通用,可以用作其他 CI 证明系统的构建块。(点击链接可查看 Winterfell 仓库)
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