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深圳市科葩信息技术有限公司
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科葩人脸识别专注为楼宇、企业、学校、园区、银行、酒店、地产、厂矿、景区等提供基于人脸识别的产品设备系统解决方案与增值服务运营。
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。
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。
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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第三个阶段是基于深度学习的方法，自2012年深度学习在ILSVRC-2012大放异彩后，很多研究者都在尝试将其应用在自己的方向，这*的推动了深度学习的发展。卷积神经网络在图像分类中显示出了巨大的威力，通过学习得到的卷积核明显优于人工设计的特征+分类器的方案。在人脸识别的研究者利用卷积神经网络（CNN）对海量的人脸图片进行学习，然后对输入图像提取出对区分不同人的脸有用的特征向量，替代人工设计的特征。
在前期，研究人员在网络结构、输入数据的设计等方面尝试了各种方案，然后送入卷积神经网络进行经典的目标分类模型训练；在后期，主要的改进集中在损失函数上，即迫使卷积网络学习得到对分辨不同的人更有效的特征，这时候人脸识别领域*被深度学习改造了！
DeepFace[11]是CVPR2014上由Facebook提出的方法，是深度卷积神经网络在人脸识别领域的奠基之作，文中使用了3D模型来做人脸对齐任务，深度卷积神经网络针对对齐后的人脸Patch进行多类的分类学习，使用的是经典的交叉熵损失函数（Softmax）进行问题优化，后通过特征嵌入（Feature Embedding）得到固定长度的人脸特征向量。Backbone网络使用了多层局部卷积结构（Local Convolution），原因是希望网络的不同卷积核能学习人脸不同区域的特征，但会导致参数量增大，要求数据量很大，回过头去看该策略并不是十分必要。
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