科葩慧眼人脸识别解决方案充分应用人脸识别技术，将员工、业主、访客、非法入侵人员通过针对性的子系统进行有效地管理，不仅提高了管理效率，也真正实现了提前预防。
访客管理子系统精准控制访问权限
相较于传统的安全通行证，慧眼人脸识别系统下访客管理子系统的优点在于：不可窃取，无法借用和复制，就是说，脸部识别是无法被效仿的，在未来，人脸识别也会成为未来较可靠的通行证。
科葩访客子系统主要有v预约、访客数据自动下发功能，针对不同地点的安保等级，物业还可以选择安保再确认、远程开门等功能，全程数字化管理，为访客、被访公司、物业三方提升效率，提升用户体验。
人脸通行子系统更准确高效
传统通行系统具有人卡不一、卡片丢失、卡片易被破解复制、信息准确率没有保障等问题，而慧眼人脸识别系统下的人脸通行子系统不仅可以解放双手、速度快捷地完成通行管理任务，还能够明确责任、准确防伪，保证本人通行、不可替代的1性。
动态布控子系统可事先预警
科葩慧眼人脸识别系统下的动态布控子系统能高速抓拍，同时采集比对15张人脸，主要有陌生人预警、VIP迎宾等功能。
出现安全问题，传统摄像头只能事后排查，而科葩动态布控子系统能做到陌生人预警，黑名单报警等功能，只要有非*人员或黑名单人员出现，后台即会发出预警，让安保人员能及时排查，防止安全事件发生。
VIP迎宾功能可以设置VIP名单，当重要宾客到访时，大屏幕上会弹出迎宾画面，为重要嘉宾带来尊贵的体验。
不得不承认，人脸识别技术比现有的基于ID入口系统更快、更强大、更安全。凭借其灵活的设计, 科葩慧眼人脸识别系统还为开发和整合更多的应用程序和服务提供了充足的空间，以满足您未来的安全访问和管理需求。
科葩专业人脸识别设备与应用解决方案提供商
科葩X-Face慧眼人脸识别，助力行业应用智能化变革落地！
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这篇文章提出了两个有价值的点： 从导函数角度解释了为什么第 2 点中提到的 Non-squared Distance 比 Squared-distance 好，并在这个 insight 基础上提出了 Margin Based Loss（本质还是 Triplet Loss 的 variant，见下图，图片取自原文）。 提出了 Distance Weighted Sampling。文章说 FaceNet 中的 Semi-hard Sampling，Deep Face Recognition [3] 中的 Random Hard 和 [4] 中提到的 Batch Hard 都不能轻易取到会产生大梯度（大 loss，即对模型训练有帮助的 triplets），然后从统计学的视角使用了 Distance Weighted Sampling Method。 4. 我的实验感想 2、3 点中提到的方式在试验中都应用过，直观感受是 Soft-Margin 和Margin Based Loss 都比原始的 Triplet Loss 好用，但是 Margin Based Loss 实验中更优越。 Distance Weighted Sampling Method 没有明显提升。 延伸阅读中有提到大家感兴趣的论文，可参考 reference 查看原文。后，值得注意的是，Triplet Loss 在行人重识别领域也取得了不错的效果，虽然很可能未来会被 Margin Based Classfication 打败。 思路2：Margin Based Classification 顾名思义，Margin Based Classficiation 不像在 feature 层直接计算损失的 Metric Learning 那样，对 feature 加直观的强限制，而是依然把人脸识别当 classification 任务进行训练，通过对 softmax 公式的改造，间接实现了对 feature 层施加 margin 的限制，使网络后得到的 feature 更 discriminative。 这部分先从 Sphereface [6] 说起。 Sphereface 先跟随作者的 insight 理下思路（图截自原文）： 图 (a) 是用原始 softmax 损失函数训练出来的特征，图 (b) 是归一化的特征。不难发现在 softmax 的特征从角度上来看有 latent 分布。 那么为何不直接去优化角度呢？如果把分类层的权重归一化，并且不考虑偏置的话，就得到了改进后的损失函数: 不难看出，对于特征 x_i，该损失函数优化的方向是使得其向该类别 y_i 中心靠近，并且远离其他的类别中心。这个目标跟人脸识别目标是*的，小化类内距离并且大化类间距离。 然而为了保证人脸比对的正确性，还要保证大类内距离还要小于小类间距离。上面的损失函数并不能保证这一点。所以作者引入了 margin 的思想，这跟 Triples Loss 里面引入 Margin Alpha 的思想是*的。
