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人臉識別通道道閘

參考價面議
具體成交價以合同協(xié)議為準(zhǔn)
  • 公司名稱深圳市科葩信息技術(shù)有限公司
  • 品       牌
  • 型       號人臉識別通
  • 所  在  地深圳市
  • 廠商性質(zhì)生產(chǎn)廠家
  • 更新時間2018/12/4 17:10:08
  • 訪問次數(shù)1279
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  深圳市科葩信息科技有限公司以人臉技術(shù)為核心技術(shù)專注為樓宇、企業(yè)、學(xué)校、園區(qū)、銀行、地產(chǎn)、廠礦、景區(qū)等提供*的、有競爭力的行業(yè)人臉識別解決方案,助力行業(yè)應(yīng)用智能化變革落地。
人臉識別系統(tǒng),人臉識別安防系統(tǒng),人臉識別解決方案
科葩人臉識別專業(yè)的系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商,專注為樓宇、企業(yè)、學(xué)校、園區(qū)、銀行、酒店、地產(chǎn)、廠礦、景區(qū)、客運(yùn)站等提供基于人臉識別的產(chǎn)品設(shè)備系統(tǒng)解決方案與增值服務(wù)運(yùn)營。
人臉識別通道道閘 產(chǎn)品信息

人臉識別通行系統(tǒng)人臉識別通行系統(tǒng)人臉識別通行系統(tǒng)人臉識別通行系統(tǒng)人臉識別通行系統(tǒng)人臉識別通行系統(tǒng)人臉識別通行系統(tǒng)

人臉識別通行系統(tǒng)

科葩慧眼人臉識別解決方案充分應(yīng)用人臉識別技術(shù),將員工、業(yè)主、訪客、非法入侵人員通過針對性的子系統(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,無法借用和復(fù)制,就是說,臉部識別是無法被效仿的,在未來,人臉識別也會成為未來較可靠的通行證。

科葩訪客子系統(tǒng)主要有v預(yù)約、訪客數(shù)據(jù)自動下發(fā)功能,針對不同地點(diǎn)的安保等級,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。

 

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。

動態(tài)布控子系統(tǒng)可事先預(yù)警

科葩慧眼人臉識別系統(tǒng)下的動態(tài)布控子系統(tǒng)能高速抓拍,同時采集比對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,而科葩動態(tài)布控子系統(tǒng)能做到陌生人預(yù)警,黑名單報警等功能,只要有非*人員或黑名單人員出現(xiàn),后臺即會發(fā)出預(yù)警,讓安保人員能及時排查,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,大屏幕上會彈出迎賓畫面,為重要嘉賓帶來尊貴的體驗。

不得不承認(rèn),人臉識別技術(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, 科葩慧眼人臉識別系統(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X-Face慧眼人臉識別,助力行業(yè)應(yīng)用智能化變革落地!

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現(xiàn)在有 40 個人的人臉圖片,每人 10 張,一共 400 張圖片(ORL Database [3])。為簡單起見,我們把這組圖片降到5維,也就是只用 5 個特征來表示一張人臉圖片。上面提到,如果只用5個特征,那每個特征本身就不能是一個像素點(diǎn)這么簡單。那么這5個特征是什么呢?如下所示:

我們可以看到,這5個特征中的每一個都是一張酷似人臉輪廓的圖片。OK,那么怎么用這 5 個特征表示一開始那400張人臉圖片呢?我們用(線性)疊加的方式。假設(shè)(僅僅是假設(shè))某張圖片有這般組成:

原始圖片 ≈ Eigenface1 ×0.1 +Eigenface2 ×0.3 +Eigenface3 ×(-0.7)+Eigenface4 ×0 +Eigenface5 ×2

那么這張圖片就可以用(0.1,0.3,-0.7,0,2)這個向量(5維向量)表示。(這個公式中似乎有些奇怪的東西?看不懂沒關(guān)系,我們后面再解釋。)

到此為止我們用到的降維方法叫做主成分分析(PCA:Principle Component Analysis)[4],如果你用過任何數(shù)學(xué)軟件或統(tǒng)計軟件(如 Matlab、SPSS),里面肯定有這個功能。從字面意思上講,通過把圖片的表示從很高維的空間降到5維,我們提取出了這組人臉圖片的“主要成分”(說白了就是人臉)。*個特征(Eigenface1)刻畫出了人臉主要的構(gòu)架,后面的幾個特征(Eigenface2-5)再慢慢的細(xì)化。像素點(diǎn)可以稱為低級(low-level)特征,相應(yīng)地,“主要成分”可以成為高級(high-level)特征。同一個人的照片可以千變?nèi)f化,為了實現(xiàn)人臉識別,我們當(dāng)然不能一個一個像素點(diǎn)地去比對,而應(yīng)該通過這些“主要成分”考察人臉圖片是怎么構(gòu)造/疊加出來的。不同的面孔有不同的構(gòu)造方式,比如有的用 Eigenface2 的權(quán)重大一些,有的用 Eigenface3 的權(quán)重大一些,這樣就實現(xiàn)了不同人面孔之間的區(qū)分。

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