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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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基于深度学习的人脸识别领域先应用 Metric Learning 思想之一的便是 DeepID2 [2] 了，同 Chapter 1 的思想，“特征”在这篇文章中被称为“DeepID Vector”。 DeepID2 在同一个网络同时训练 Verification 和 Classification（即有两个监督信号）。其中 Verification Loss 便在特征层引入了 Contrastive Loss。 Contrastive Loss 本质上是使同一个人的照片在特征空间距离足够近，不同人在特征空间里相距足够远直到超过某个阈值 m（听起来和 Triplet Loss 很像）。 基于这样的 insight，DeepID2 在训练的时候不是以一张图片为单位了，而是以 Image Pair 为单位，每次输入两张图片，为同一人则 Verification Label 为 1，不是同一人则 Label 为 -1，参数更新思路见下面公式（截自 DeepID2 论文）： DeepID2 在 14 年是人脸领域非常有影响力的工作，也掀起了在人脸领域引进 Metric Learning 的浪潮。 Triplet Loss from FaceNet 这篇 15 年来自 Google 的 FaceNet 同样是人脸识别领域的分水岭性工作。不仅仅因为他们成功应用了 Triplet Loss 在 benchmark 上取得 state-of-art 的结果，更因为他们提出了一个绝大部分人脸问题的统一解决框架，即：识别、验证、搜索等问题都可以放到特征空间里做，需要专注解决的仅仅是如何将人脸更好的映射到特征空间。 为此，Google 在 DeepID2 的基础上，抛弃了分类层即 Classification Loss，将 Contrastive Loss 改进为 Triplet Loss，只为了一个目的：学到更好的 feature。 Triplet Loss 的思想也很简单，输入不再是 Image Pair，而是三张图片（Triplet），分别为 Anchor Face，Negative Face 和 Positive Face。Anchor 与 Positive Face 为同一人，与 Negative Face 为不同人。那么 Triplet Loss 的损失即可表示为： 直观解释为：在特征空间里 Anchor 与 Positive 的距离要小于 Anchor 与 Negative 的距离超过一个 Margin Alpha。 有了良好的人脸特征空间，人脸问题便转换成了 Chapter 1 末尾形容的那样简单直观。附上一张我制作的 Contrastive Loss 和 Triplet Loss 的 PPT：
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