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深圳市科葩信息技術有限公司
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科葩人臉識別專注為樓宇、企業、學校、園區、銀行、酒店、地產、廠礦、景區等提供基于人臉識別的產品設備系統解決方案與增值服務運營
科葩慧眼人臉識別解決方案充分應用人臉識別技術，將員工、業主、訪客、非法入侵人員通過針對性的子系統進行有效地管理，不僅提高了管理效率，也真正實現了提前預防。
相較于傳統的安全通行證，慧眼人臉識別系統下訪客管理子系統的優點在于：不可竊取，無法借用和復制，就是說，臉部識別是無法被效仿的，在未來，人臉識別也會成為未來可靠的通行證。
科葩訪客子系統主要有v預約、訪客數據自動下發功能，針對不同地點的安保等級，物業還可以選擇安保再確認、遠程開門等功能，全程數字化管理，為訪客、被訪公司、物業三方提升效率，提升用戶體驗。
人臉通行子系統更準確高效
傳統通行系統具有人卡不一、卡片丟失、卡片易被破解復制、信息準確率沒有保障等問題，而慧眼人臉識別系統下的人臉通行子系統不僅可以解放雙手、速度快捷地完成通行管理任務，還能夠明確責任、準確防偽，保證本人通行、不可替代的1性。
科葩慧眼人臉識別系統下的動態布控子系統能高速抓拍，同時采集比對15張人臉，主要有陌生人預警、VIP迎賓等功能。
出現安全問題，傳統攝像頭只能事后排查，而科葩動態布控子系統能做到陌生人預警，黑名單報警等功能，只要有非*人員或黑名單人員出現，后臺即會發出預警，讓安保人員能及時排查，防止安全事件發生。
VIP迎賓功能可以設置VIP名單，當重要賓客到訪時，大屏幕上會彈出迎賓畫面，為重要嘉賓帶來尊貴的體驗。
不得不承認，人臉識別技術比現有的基于ID入口系統更快、更強大、更安全。憑借其靈活的設計, 科葩慧眼人臉識別系統還為開發和整合更多的應用程序和服務提供了充足的空間，以滿足您未來的安全訪問和管理需求。
科葩X-Face慧眼人臉識別，助力行業應用智能化變革落地！
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人臉識別方法的分類，根據研究角度的不同，可以有不同的分類方法。根據輸入圖像中人臉的角度，可以分為基于正面，側面，傾斜人臉圖像的人臉識別;根據圖像來源的不同，可以分為靜態和動態的人臉識別;根據圖像的特點，可以分為灰度圖像和彩色圖像的人臉識別。本文的研究就是基于正面，靜態的灰度圖像的。根據對灰度圖像的特征提取方式的不同，人臉識別方法大致可以分成三種:基于局部特征的人臉識別方法，基于整體的人臉識別方法和基于將局部和整體結合起來的人臉識別方法。
1. 基于局部特征的人臉識別方法
(1)結構匹配的方法
早期的人臉識別方法有檢測人臉的眼睛，眉毛，鼻子和嘴巴等各種幾何特征。特征點的位置，距離和角度等的各個特征和相互的系就用作人臉識別的描述符。這種方法的主要缺點在于識別效果取決于特征定位算法的準確性。另外一種結構匹配的方法是從人臉邊緣圖中提取一種線性邊緣圖(Line edge map簡稱LEM)(來進行特征提取。它是基于結合模板匹配和幾何特征匹配來進行的。先利用Sobel邊緣算子來提取人臉二值圖象，然后用人臉幾何特征的提取方法來量度人臉之間的相似性。這種方法的優點在于光照不變性，存儲量小和基于模板匹配的高識別率；主要缺點在于對于人臉面部的大的表情變化很敏感。
(2)隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，簡稱HMM)的方法
隱馬爾可夫模型是采用概率統計的方法描述時變信號。 HMM原來是應用在語音識別領域的，并取得了相當的成功，但是由于語音信號是一維信號，而圖像是二維信號，為了把HMM應用于二維的圖像，就要在圖像上取一個采樣窗口，該窗口的寬度就是圖像的寬度，高度可能只有幾個像素，然后將在圖像上由上至下滑動，相鄰窗口之間允許重疊，這樣就把人臉垂直分成了五個區域:前額，眼睛，鼻子，嘴巴，下領，然后用一個五狀態的HMM模型來表達人臉。基于離散馬爾可夫模型和奇異值特征的人臉檢測方法.其實質是將奇異值特征轉化為向量序列.再利用HMM對其進行識別，這種方法魯棒性較好，對不同角度和不同光照條件的人臉圖像都可以取得較好的識別效果。
(3)彈性圖匹配(Elastic Bunch Graph Matching簡稱EBGM)的方法
該方法采用網格作為模板，將圖像間的比較變為網格間的比較。使用一種基于動態鏈接結構的彈性匹配法來定位人臉，并根據人臉數據庫進行匹配識別。將人臉用格狀的稀疏圖形描述(圖1-3)，圖中的節點用圖像位置的Gabor小波分解得到的特征向量標記，記錄人臉在該頂點位置的分布信息，圖的邊用連接節點的距離向量標記，表示拓撲連接關系。匹配時，首先尋找與輸入圖像的相似的模型圖，再對圖中的每個節點位置進行佳匹配，尋找近的己知圖形。彈性匹配方法提取了人臉圖像的局部特征，保留了人臉圖像的空間信息，可以在一定程度上容忍人臉從三維到二維投影引起的變形。因此，對人臉變形和光照變化等具有較好的適應性，整體識別性能優于特征臉法。但是計算量大，識別速度慢。
2. 基于整體的人臉識別方法
(1)基于主成分分析(Principal Component Analysis簡稱PCA)的方法
PCA是一種經典的算法，它根據圖像的統計特征進行正交變換，以消除原有向量各個分量之間的相關性。變換得到對應特征值依次遞減的特征向量。即特征臉。利用特征臉可以重建和識別人臉。PCA方法是統計優的，速度快，實現方便，對正面圖像識別率高。但是容易受光照、人臉旋轉和小形變，光照改變及位移改變等因素的影響。因此許多學者在此基礎上又作了不少改進。其中一種就是基于線性鑒別分析(LDA.Linear Discrirninant Analysis) , Belhumeur等的Fisherfaces方法。它能充分利用類別的信息。Bartlett等采用獨立分量分析(ICA, Independent Component Analysis)的方法識別人臉，獲得了比PCA方法更好的識別效果。與PCA相比，ICA有兩個優勢:一是ICA獲得的獨立分量不需要滿足正交關系，能夠消除象素間的高階統計相關性，而PCA只能消除象素間的二階統計相關性;二是ICA獲得的一組矢量比本征矢量更具空間局部描述性，具有更好的人臉描述能力。現在還出現很多其他子空間的人臉識別方法。借鑒SVM的Kernel方法，PCA, LDA等都被擴展到Kernel PCA和Kernel ICA。與線性子空間方法相比，基于Kernel的方法獲得了更好的識別效果，然而計算量較大。
(2)基于人工神經網絡(Artificial Neural Networks簡稱ANN)的方法
人工神經網絡(ANN)是以對大腦的生理研究成果為基礎，用機器來模擬大腦的某些機理與機制，實現某方面功能的方法，具有強大的非線性逼近能力，它既是特征提取器，又是分類器。神經網絡中的神經元是人類大腦神經單元的簡化，神經網絡以這些具有非線性映射能力的神經元為節點，神經元之間通過加權系數連接。目前比較有代表性的方法有:混合型神經網絡、卷積神經網絡、基于概率決策的神經網絡，主元神經網絡等。與前幾類方法比起來，由于對人臉識別的許多規律或規則進行顯性的描述相當困難，而神經網絡方法則可以通過學習的過程獲得對這些規律和規則的隱性表達，因此它的適應性更強，一般也比較容易實現。但是由于人類對自身思維機理認識的不足及對人工神經元作了極度的簡化，這種模擬還是極其膚淺和簡單的。
(3) 支持向量機(Support Vector Machine簡稱SVM)的方法
SVM起源于統計學習理論，它研究如何構造學習機，實現模式分類問題。其基本思想是通過非線性變換將輸入空間變換到一個高維空間，在高維空間求取優線性分類面，以解決那些線性不可分的分類問題。而這種非線性變換是通過定義適當的內積函數(即核函數)來實現的。SVM技術中核函數及其參數的選取難度較大。由于它基于結構風險小化原理，而不是傳統計學的經驗風險小化，因而表現出很多優于己有方法的性能。由于SVM的訓練需要大量的存儲空問，非線性SVM 分類器需要較多的支持向量，所以速度很慢。
(4) 小波變換(Wavelet Transform)的方法
小波變換是一種時間和頻率的局域變換，通過伸縮、平移等運算對圖像作多尺度細化分析，可以有效地從圖像中提取信息，其作用原理是使用一系列不同帶寬的濾波函數，將圖分為4個子圖:LL, LH, HL, HH.小波變換中，將圖像“主信息”映射成低頻分量LL，將噪音和細節映射成高頻分量HH，通過對高頻分量的舍棄和對低頻分量的分析實現降維和圖像濾波。同時過濾掉人臉的表情因數，可以提高識別精度。小波變換的優點是能同時在時域和頻域描述人臉的局部信息，并能逐步聚焦到分析對象的任何細節。同時對細微的表情不敏感，可以在一定程度上容忍光線和角度的干擾。還可以考慮人臉的局部細節，保留人臉的空間信息。國內外應用該方法取得了眾多的研究成果。
3. 基于結合局部特征和整體的方法
現有的每一種方法都是針對某一類問題提出的，都有自己的優缺點。基于局部特征識別方法的識別結果取決于特征定位的準確性，這類的方法現在已經發展到了彈性圖匹配，總體來說識別率較高。然而，其缺點在于要求圖像的像素較高，一般要128*128的像素大小。因此，只有在人臉與攝像機離得很近時才可能利用這種方法。基于整體的識別方法中，每一種都有自己的特點。近年來，很多研究者嘗試采取將多分類器結合的方法來提取較穩定、受人臉姿態變化和光照條件等因素影響小的識別特征，取得了良好的識別效果。雖然多分類器組合還有很多問題值得進一步深入研究，但是卻預示了人臉識別技術今后的發展方向
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