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人臉識別校園門禁閘機

參考價面議
具體成交價以合同協(xié)議為準
  • 公司名稱深圳市科葩信息技術(shù)有限公司
  • 品       牌
  • 型       號科葩人臉識
  • 所  在  地深圳市
  • 廠商性質(zhì)生產(chǎn)廠家
  • 更新時間2018/12/5 16:41:43
  • 訪問次數(shù)1287
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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)運營。
人臉識別校園門禁閘機 產(chǎn)品信息

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人臉識別校園門禁閘機

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,針對不同地點的安保等級,物業(yè)還可以選擇安保再確認、遠程開門等功能,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),還能夠明確責任、準確防偽,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,人臉識別技術(shù)比現(xiàn)有的基于ID入口系統(tǒng)更快、更強大、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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第三個階段是基于深度學(xué)習(xí)的方法,自2012年深度學(xué)習(xí)在ILSVRC-2012大放異彩后,很多研究者都在嘗試將其應(yīng)用在自己的方向,這*的推動了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類中顯示出了巨大的威力,通過學(xué)習(xí)得到的卷積核明顯優(yōu)于人工設(shè)計的特征+分類器的方案。在人臉識別的研究者利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對海量的人臉圖片進行學(xué)習(xí),然后對輸入圖像提取出對區(qū)分不同人的臉有用的特征向量,替代人工設(shè)計的特征。

在前期,研究人員在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、輸入數(shù)據(jù)的設(shè)計等方面嘗試了各種方案,然后送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行經(jīng)典的目標分類模型訓(xùn)練;在后期,主要的改進集中在損失函數(shù)上,即迫使卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到對分辨不同的人更有效的特征,這時候人臉識別領(lǐng)域*被深度學(xué)習(xí)改造了!

DeepFace[11]是CVPR2014上由Facebook提出的方法,是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉識別領(lǐng)域的奠基之作,文中使用了3D模型來做人臉對齊任務(wù),深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對對齊后的人臉Patch進行多類的分類學(xué)習(xí),使用的是經(jīng)典的交叉熵損失函數(shù)(Softmax)進行問題優(yōu)化,后通過特征嵌入(Feature Embedding)得到固定長度的人臉特征向量。Backbone網(wǎng)絡(luò)使用了多層局部卷積結(jié)構(gòu)(Local Convolution),原因是希望網(wǎng)絡(luò)的不同卷積核能學(xué)習(xí)人臉不同區(qū)域的特征,但會導(dǎo)致參數(shù)量增大,要求數(shù)據(jù)量很大,回過頭去看該策略并不是十分必要。

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