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人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

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產(chǎn)品型號(hào)科葩人臉識(shí)別

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更新時(shí)間：2019-01-18 14:54:36瀏覽次數(shù)：1364次

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深圳市科葩信息技術(shù)有限公司

經(jīng)營(yíng)模式：生產(chǎn)廠家

商鋪產(chǎn)品：99條

所在地區(qū)：廣東深圳市

聯(lián)系人：科葩（經(jīng)理）

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產(chǎn)品簡(jiǎn)介

科葩人臉識(shí)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(shí)別的產(chǎn)品設(shè)備系統(tǒng)解決方案與增值服務(wù)運(yùn)營(yíng)

詳細(xì)介紹

人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)

深圳市科葩信息技術(shù)有限公司專注于人臉識(shí)別技術(shù)與產(chǎn)品的研發(fā)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售和運(yùn)營(yíng)服務(wù)于一體的綜合性高科技企業(yè)。科葩是人臉識(shí)別產(chǎn)品設(shè)備應(yīng)用系統(tǒng)解決方案供應(yīng)商，主營(yíng)人臉識(shí)別門禁、人臉識(shí)別閘機(jī)、人臉識(shí)別訪客終端、人臉識(shí)別核驗(yàn)終端等人臉識(shí)別產(chǎn)品設(shè)備研發(fā)生產(chǎn)銷售以及基于人臉識(shí)別系統(tǒng)方案的增值服務(wù)運(yùn)營(yíng)。

訪客管理子系統(tǒng)精準(zhǔn)控制訪問(wèn)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(shuō)，臉部識(shí)別是無(wú)法被效仿的，在未來(lái)，人臉識(shí)別也會(huì)成為未來(lái)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(wèn)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(wèn)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(lái)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(lái)的安全訪問(wèn)和管理需求。

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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后面加了個(gè)L2項(xiàng)，因?yàn)閃是炒雞sparse的，防止過(guò)擬合。做線性回歸即可得到W。現(xiàn)在解釋一下為啥不直接用w1w2w3…而是要再回歸出來(lái)一個(gè)W：原因有兩個(gè)： 1. 再次回歸W可以去除原先小wi葉子節(jié)點(diǎn)上的噪聲，因?yàn)殡S機(jī)森林里的決策樹都是弱分類器嘛噪聲多多滴； 2.大W是全局回歸（之前的一個(gè)一個(gè)小w也就是一個(gè)一個(gè)特征點(diǎn)單獨(dú)的回歸是local回歸），全局回歸可以有效地實(shí)施一個(gè)全局形狀約束以減少局部誤差以及模糊不清的局部表現(xiàn)。這樣一來(lái)，測(cè)試的時(shí)候每輸入一張圖片I，先用隨機(jī)森林Φ求出它的LBF，然后在用W乘一下就得到了下一個(gè)stage的shape，然后迭代幾次就得到了終的shape。所以效率十分的快。好了，兜了一大圈該回來(lái)了，剛才講的是兩個(gè)uniform的model來(lái)做detection和shape regression的。接下來(lái)該講作者是怎么邊detection邊regression shape的了！作者建立了一個(gè)分類回歸樹，就叫CRT好了。這個(gè)CRT在距離根節(jié)點(diǎn)比較近的幾層偏重于分類，在接近葉子節(jié)點(diǎn)的幾層偏重于回歸，具體實(shí)現(xiàn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)究竟用于回歸還是分類呢？用一個(gè)概率p表示用于分類的概率，自然回歸就是1-p了。而這個(gè)p隨著深數(shù)的深度減小，作者采用了一個(gè)經(jīng)驗(yàn)公式：