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深圳市科葩信息技術(shù)有限公司
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產(chǎn)品型號科葩人臉識別
品 牌
廠商性質(zhì)生產(chǎn)商
所 在 地深圳市
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更新時間：2018-12-18 16:40:59瀏覽次數(shù)：1034次
聯(lián)系我時，請告知來自 智慧城市網(wǎng)科葩人臉識別專注為樓宇、企業(yè)、學(xué)校、園區(qū)、銀行、酒店、地產(chǎn)、廠礦、景區(qū)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
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。
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(zé)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(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，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。
科葩專業(yè)人臉識別設(shè)備與應(yīng)用解決方案提供商
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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AdaBoost和RealBoost是Boosting的兩種實現(xiàn)方法。general的說，Adaboost較好用，RealBoost較準確。由于Boosting算法在解決實際問題時有一個重大的缺陷,即他們都要求事先知道弱分類算法分類正確率的下限,這在實際問題中很難做到。后來 Freund 和 Schapire提出了 AdaBoost 算法,該算法的效率與 Freund 方法的效率幾乎一樣,卻可以非常容易地應(yīng)用到實際問題中。AdaBoost 是Boosting 算法家族中代表算法,AdaBoost 主要是在整個訓(xùn)練集上維護一個分布權(quán)值向量 D( x) t ,用賦予權(quán)重的訓(xùn)練集通過弱分類算法產(chǎn)生分類假設(shè) Ht ( x) ,即基分類器,然后計算他的錯誤率,用得到的錯誤率去更新分布權(quán)值向量 D( x) t ,對錯誤分類的樣本分配更大的權(quán)值,正確分類的樣本賦予更小的權(quán)值。每次更新后用相同的弱分類算法產(chǎn)生新的分類假設(shè),這些分類假設(shè)的序列構(gòu)成多分類器。對這些多分類器用加權(quán)的方法進行聯(lián)合,后得到?jīng)Q策結(jié)果。這種方法不要求產(chǎn)生的單個分類器有高的識別率,即不要求尋找識別率很高的基分類算法,只要產(chǎn)生的基分類器的識別率大于 015 ,就可作為該多分類器序列中的一員。
尋找多個識別率不是很高的弱分類算法比尋找一個識別率很高的強分類算法要容易得多,AdaBoost 算法的任務(wù)就是完成將容易找到的識別率不高的弱分類算法提升為識別率很高的強分類算法,這也是 AdaBoost 算法的核心指導(dǎo)思想所在,如果算法完成了這個任務(wù),那么在分類時,只要找到一個比隨機猜測略好的弱分類算法,就可以將其提升為強分類算法,而不必直接去找通常情況下很難獲得的強分類算法。通過產(chǎn)生多分類器后聯(lián)合的方法提升弱分類算法,讓他變?yōu)閺姷姆诸愃惴?也就是給定一個弱的學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練集,在訓(xùn)練集的不同子集上,多次調(diào)用弱學(xué)習(xí)算法,終按加權(quán)方式聯(lián)合多次弱學(xué)習(xí)算法的預(yù)測結(jié)果得到終學(xué)習(xí)結(jié)果。包含以下2點:樣本的權(quán)重
AdaBoost 通過對樣本集的操作來訓(xùn)練產(chǎn)生不同的分類器,他是通過更新分布權(quán)值向量來改變樣本權(quán)重的,也 就是提高分錯樣本的權(quán)重,重點對分錯樣本進行訓(xùn)練。
(1) 沒有先驗知識的情況下,初始的分布應(yīng)為等概分布,也就是訓(xùn)練集如果有 n個樣本,每個樣本的分布概率為1/ n。(2) 每次循環(huán)后提高錯誤樣本的分布概率,分錯的樣本在訓(xùn)練集中所占權(quán)重增大
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