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深圳市科葩信息技術有限公司
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科葩人臉識別專注為樓宇、企業、學校、園區、銀行、酒店、地產、廠礦、景區等提供基于人臉識別的產品設備系統解決方案與增值服務運營
科葩慧眼人臉識別解決方案充分應用人臉識別技術，將員工、業主、訪客、非法入侵人員通過針對性的子系統進行有效地管理，不僅提高了管理效率，也真正實現了提前預防。
相較于傳統的安全通行證，慧眼人臉識別系統下訪客管理子系統的優點在于：不可竊取，無法借用和復制，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。
科葩訪客子系統主要有v預約、訪客數據自動下發功能，針對不同地點的安保等級，物業還可以選擇安保再確認、遠程開門等功能，全程數字化管理，為訪客、被訪公司、物業三方提升效率，提升用戶體驗。
人臉通行子系統更準確高效
傳統通行系統具有人卡不一、卡片丟失、卡片易被破解復制、信息準確率沒有保障等問題，而慧眼人臉識別系統下的人臉通行子系統不僅可以解放雙手、速度快捷地完成通行管理任務，還能夠明確責任、準確防偽，保證本人通行、不可替代的1性。
科葩慧眼人臉識別系統下的動態布控子系統能高速抓拍，同時采集比對15張人臉，主要有陌生人預警、VIP迎賓等功能。
出現安全問題，傳統攝像頭只能事后排查，而科葩動態布控子系統能做到陌生人預警，黑名單報警等功能，只要有非*人員或黑名單人員出現，后臺即會發出預警，讓安保人員能及時排查，防止安全事件發生。
VIP迎賓功能可以設置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，人臉識別技術比現有的基于ID入口系統更快、更強大、更安全。憑借其靈活的設計, 科葩慧眼人臉識別系統還為開發和整合更多的應用程序和服務提供了充足的空間，以滿足您未來的安全訪問和管理需求。
科葩專業人臉識別設備與應用解決方案提供商
科葩X-Face慧眼人臉識別，助力行業應用智能化變革落地！
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2.Bagging (Breiman1996): 也稱bootstrap aggregation
Bagging的策略：
- 從樣本集中用Bootstrap采樣選出n個樣本
- 在所有屬性上，對這n個樣本建立分類器（CART or SVM or ...）
- 重復以上兩步m次，i.e.build m個分類器（CART or SVM or ...）
- 將數據放在這m個分類器上跑，后vote看到底分到哪一類
Fit many large trees to bootstrap resampled versions of the training data, and classify by majority vote.
下圖是Bagging的選擇策略，每次從N個數據中采樣n次得到n個數據的一個bag，總共選擇B次得到B個bags，也就是B個bootstrap samples.
流程圖如下：
3.隨機森林：
隨機森林，指的是利用多棵樹對樣本進行訓練并預測的一種分類器。該分類器早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注冊成了商標。簡單來說，隨機森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）構成的。對于每棵樹，它們使用的訓練集是從總的訓練集中有放回采樣出來的，這意味著，總的訓練集中的有些樣本可能多次出現在一棵樹的訓練集中，也可能從未出現在一棵樹的訓練集中。在訓練每棵樹的節點時，使用的特征是從所有特征中按照一定比例隨機地無放回的抽取的，根據Leo Breiman的建議，假設總的特征數量為M，這個比例可以是sqrt(M),1/2sqrt(M),2sqrt(M)。
因此，隨機森林的訓練過程可以總結如下：
(1)給定訓練集S，測試集T，特征維數F。確定參數：使用到的CART的數量t，每棵樹的深度d，每個節點使用到的特征數量f，終止條件：節點上少樣本數s，節點上少的信息增益m
對于第1-t棵樹，i=1-t：
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