科葩慧眼人臉識(shí)別解決方案充分應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)，將員工、業(yè)主、訪客、非法入侵人員通過(guò)針對(duì)性的子系統(tǒng)進(jìn)行有效地管理，不僅提高了管理效率，也真正實(shí)現(xiàn)了提前預(yù)防。

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)較可靠的通行證。

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(kāi)門(mén)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(hù)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(méi)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(huà)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(kāi)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(mǎn)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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人臉識(shí)別算法分類(lèi)

基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法（Feature-based recognition algorithms）。

基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法（Appearance-based recognition algorithms）。

基于模板的識(shí)別算法（Template-based recognition algorithms）。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法（Recognition algorithms using neural network）。

基于光照估計(jì)模型理論

提出了基于Gamma灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計(jì)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)的光照補(bǔ)償和光照平衡策略。

優(yōu)化的形變統(tǒng)計(jì)校正理論

基于統(tǒng)計(jì)形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；強(qiáng)化迭代理論

強(qiáng)化迭代理論是對(duì)DLFA人臉檢測(cè)算法的有效擴(kuò)展；*的實(shí)時(shí)特征識(shí)別理論

該理論側(cè)重于人臉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識(shí)別速率和識(shí)別效能之間，達(dá)到好的匹配效果。

人臉識(shí)別需要積累采集到的大量人臉圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)，用來(lái)驗(yàn)證算法，不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、麻省理工學(xué)院生物和計(jì)算學(xué)習(xí)中心人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)、埃塞克斯大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子工程學(xué)院人臉識(shí)別數(shù)據(jù)等。