科葩慧眼人臉識(shí)別解決方案充分應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)，將員工、業(yè)主、訪客、非法入侵人員通過針對(duì)性的子系統(tǒng)進(jìn)行有效地管理，不僅提高了管理效率，也真正實(shí)現(xiàn)了提前預(yù)防。

訪客管理子系統(tǒng)精準(zhǔn)控制訪問權(quán)限

相較于傳統(tǒng)的安全通行證，慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下訪客管理子系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于：不可竊取，無(wú)法借用和復(fù)制，就是說，臉部識(shí)別是無(wú)法被效仿的，在未來，人臉識(shí)別也會(huì)成為未來可靠的通行證。

科葩訪客子系統(tǒng)主要有v預(yù)約、訪客數(shù)據(jù)自動(dòng)下發(fā)功能，針對(duì)不同地點(diǎn)的安保等級(jí)，物業(yè)還可以選擇安保再確認(rèn)、遠(yuǎn)程開門等功能，全程數(shù)字化管理，為訪客、被訪公司、物業(yè)三方提升效率，提升用戶體驗(yàn)。

人臉通行子系統(tǒng)更準(zhǔn)確高效

傳統(tǒng)通行系統(tǒng)具有人卡不一、卡片丟失、卡片易被破解復(fù)制、信息準(zhǔn)確率沒有保障等問題，而慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下的人臉通行子系統(tǒng)不僅可以解放雙手、速度快捷地完成通行管理任務(wù)，還能夠明確責(zé)任、準(zhǔn)確防偽，保證本人通行、不可替代的1性。

動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)可事先預(yù)警

科葩慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下的動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)能高速抓拍，同時(shí)采集比對(duì)15張人臉，主要有陌生人預(yù)警、VIP迎賓等功能。

出現(xiàn)安全問題，傳統(tǒng)攝像頭只能事后排查，而科葩動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)能做到陌生人預(yù)警，黑名單報(bào)警等功能，只要有非*人員或黑名單人員出現(xiàn)，后臺(tái)即會(huì)發(fā)出預(yù)警，讓安保人員能及時(shí)排查，防止安全事件發(fā)生。

VIP迎賓功能可以設(shè)置VIP名單，當(dāng)重要賓客到訪時(shí)，大屏幕上會(huì)彈出迎賓畫面，為重要嘉賓帶來尊貴的體驗(yàn)。

不得不承認(rèn)，人臉識(shí)別技術(shù)比現(xiàn)有的基于ID入口系統(tǒng)更快、更強(qiáng)大、更安全。憑借其靈活的設(shè)計(jì), 科葩慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)還為開發(fā)和整合更多的應(yīng)用程序和服務(wù)提供了充足的空間，以滿足您未來的安全訪問和管理需求。

科葩專業(yè)人臉識(shí)別設(shè)備與應(yīng)用解決方案提供商

科葩X-Face慧眼人臉識(shí)別，助力行業(yè)應(yīng)用智能化變革落地！

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人臉識(shí)別問題宏觀上分為兩類：1. 人臉驗(yàn)證（又叫人臉比對(duì)）2. 人臉識(shí)別。 人臉驗(yàn)證做的是 1 比 1 的比對(duì)，即判斷兩張圖片里的人是否為同一人。常見的應(yīng)用場(chǎng)景便是人臉解鎖，終端設(shè)備 只需將用戶事先注冊(cè)的照片與臨場(chǎng)采集的照片做對(duì)比，判斷是否為同一人，即可完成身份驗(yàn)證。 人臉識(shí)別做的是 1 比 N 的比對(duì)，即判斷系統(tǒng)當(dāng)前見到的人，為事先見過的眾多人中的哪一個(gè)。比如疑犯追蹤，小區(qū)門禁，會(huì)場(chǎng)簽到，以及新零售概念里的客戶識(shí)別。 這些應(yīng)用場(chǎng)景的共同特點(diǎn)是：人臉識(shí)別系統(tǒng)都事先存儲(chǔ)了大量的不同人臉和身份信息，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)需要將見到的人臉與之前存儲(chǔ)的大量人臉做比對(duì)，找出匹配的人臉。 兩者在早期（2012年~2015年）是通過不同的算法框架來實(shí)現(xiàn)的，想同時(shí)擁有人臉驗(yàn)證和人臉識(shí)別系統(tǒng)，需要分開訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] 論文的發(fā)表改變了這一現(xiàn)狀，將兩者統(tǒng)一到一個(gè)框架里。 人臉識(shí)別，怎么識(shí)別 這部分只想闡明一個(gè)核心思想：不同人臉由不同特征組成。 理解這個(gè)思想，首先需要引入的的是“特征”的概念。先看下面這個(gè)例子： 假設(shè)這 5 個(gè)特征足夠形容一張人臉，那每張人臉都可表示為這 5 個(gè)特征的組合： （特征1，特征2，特征3，特征4，特征5） 一位雙眼皮，挺鼻梁，藍(lán)眼睛，白皮膚，瓜子臉的歐美系小鮮肉即可用特征表示為（見表格加粗項(xiàng)）： （1,1,0,1,0） 那么遍歷上面這張?zhí)卣鞅砀褚还部梢源韽埐煌哪槨?2 張臉可遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠覆蓋 70 多億的人口。為了讓不同特征組成的人臉能覆蓋足夠多人臉，我們需要擴(kuò)充上面那張?zhí)卣鞅怼U(kuò)張?zhí)卣鞅砜梢詮男?、列兩個(gè)角度展開。 列的角度很簡(jiǎn)單，只需要增加特征數(shù)量：（特征6.臉型,特征7.兩眼之間距離，特征8.嘴唇厚薄…）實(shí)際應(yīng)用中通常應(yīng)用 128,256,512 或者 1024 個(gè)不同特征，這么多特征從哪來，該不會(huì)人為一個(gè)一個(gè)去設(shè)計(jì)吧？這個(gè)問題在后面會(huì)解答。 從行的角度擴(kuò)充也很好理解，比如“特征3”，除了值 0 代表藍(lán)色，值 1 代表灰色，是不是可以增加一個(gè)值 2 代表黑色，值 3 代表沒有頭發(fā)呢？此外，除了這些離散的整數(shù)，我們也可以取連續(xù)的小數(shù)，比如特征 3 的值 0.1，代表“藍(lán)中略微帶黑”，值 0.9 代表“灰中帶藍(lán)”…… 經(jīng)過這樣的擴(kuò)充，特征空間便會(huì)變得無(wú)限大。擴(kuò)充后特征空間里的一張臉可能表示為： （0, 1, 0.3, 0.5, 0.1, 2, 2.3, 1.75,…）