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较可靠的通行证。

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。

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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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Normface用特征归一化解决了sphereface训练和测试不*的问题。但是却没有了margin的意味。AM-softmax可以说是在Normface的基础上引入了margin。直接上损失函数： 在这里插入图片描述 其中这里的权重和特征都是归一化的。 直观上来看，cos(θ)-m比cos(θ)更小，所以损失函数值比Normface里的更大，因此有了margin的感觉。m是一个超参数，控制惩罚的力度，m越大，惩罚越强。作者*m=0.35。这里引入margin的方式比Sphereface中的‘温柔’，不仅容易复现，没有很多调参的tricks，效果也很好。 2.2.4 ArcFace[13] 与AM-softmax相比，区别在于Arcface引入margin的方式不同，损失函数: 在这里插入图片描述 乍一看是不是和AM-softmax一样？注意m是在余弦里面。文章指出基于上式优化得到的特征间的boundary更为优越,具有更强的几何解释。 然而这样引入margin是否会有问题？仔细想cos(θ+m)是否一定比cos(θ)小？后我们用文章中的图来解释这个问题，并且也由此做一个本章margin-based classification部分的总结。 2.2.5 小结 在这里插入图片描述 这幅图出自于Arcface，横坐标为θ为特征与类中心的角度，纵坐标为损失函数分子指数部分的值（不考虑s），其值越小损失函数越大。 看了这么多基于分类的人脸识别论文，相信你也有种感觉，大家似乎都在损失函数上做文章，或者更具体一点，大家都是在讨论如何设计上图的Target logit-θ曲线。这个曲线意味着你要如何优化偏离目标的样本，或者说，根据偏离目标的程度，要给予多大的惩罚。两点总结: 太强的约束不容易泛化。例如Sphereface的损失函数在m=3或4的时候能满足类内大距离小于类间小距离的要求。此时损失函数值很大，即target logits很小。但并不意味着能泛化到训练集以外的样本。施加太强的约束反而会降低模型性能，且训练不易收敛。 选择优化什么样的样本很重要。Arcface文章中指出，给予θ∈[60° , 90°]的样本过多惩罚可能会导致训练不收敛。优化θ ∈ [30° , 60°]的样本可能会提高模型准确率，而过分优化θ∈[0° , 30°]的样本则不会带来明显提升。至于更大角度的样本，偏离目标太远，强行优化很有可能会降低模型性能。这也回答了上一节留下的疑问，上图曲线Arcface后面是上升的，这无关紧要甚至还有好处。因为优化大角度的hard sample可能没有好处。这和FaceNet中对于样本选择的semi-hard策略是一个道理。