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！
---------------------------------------------------
训练的目标是大化正确输出类别（face 的id）的概率。通过小化每个训练样本的叉熵损失实现这一点。用k表示给定输入的正确类别的标号，则叉熵损失是：
通过计算叉熵损失L对参数的梯度以及使用随机梯度递减的方法来小化叉熵损失。
梯度是通过误差的标准反向传播来计算的。非常有趣的是，本网络产生的特征非常稀疏。超过75%的顶层特征元素是0。这主要是由于使用了ReLU激活函数导致的。这种软阈值非线性函数在所有的卷积层，局部连接层和全连接层（除了后一层F8）都使用了，从而导致整体级联之后产生高度非线性和稀疏的特征。稀疏性也与使用使用dropout正则化有关，即在训练中将随机的特征元素设置为0。我们只在F7全连接层使用了dropout.由于训练集合很大，在训练过程中我们没有发现重大的过拟合。
给出图像I,则其特征表达G(I)通过前馈网络计算出来，每一个L层的前馈网络，可以看作是一系列函数：
归一化：
在后一级，我们把特征的元素归一化成0到1，以此降低特征对光照变化的敏感度。特征向量中的每一个元素都被训练集中对应的大值除。然后进行L2归一化。由于我们采用了ReLU激活函数，我们的系统对图像的尺度不变性减弱。
对于输出的4096-d向量：
- 先每一维进行归一化，即对于结果向量中的每一维，都要除以该维度在整个训练集上的大值。
- 每个向量进行L2归一化。
2. 验证
2.1 卡方距离
该系统中，归一化后的DeepFace特征向量与传统的基于直方图的特征（如LBP）有一下相同之处：
- 所有值均为负
- 非常稀疏
- 特征元素的值都在区间 [0, 1]之间
