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。

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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2.Bagging (Breiman1996): 也称bootstrap aggregation
Bagging的策略：
         - 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本
         - 在所有属性上，对这n个样本建立分类器（CART or SVM or ...）
         - 重复以上两步m次，i.e.build m个分类器（CART or SVM or ...）
         - 将数据放在这m个分类器上跑，后vote看到底分到哪一类
Fit many large trees to bootstrap resampled versions of the training data, and classify by majority vote.
下图是Bagging的选择策略，每次从N个数据中采样n次得到n个数据的一个bag，总共选择B次得到B个bags，也就是B个bootstrap samples.

流程图如下：

3.随机森林：

随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的，根据Leo Breiman的建议，假设总的特征数量为M，这个比例可以是sqrt(M),1/2sqrt(M),2sqrt(M)。

因此，随机森林的训练过程可以总结如下：

(1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。确定参数：使用到的CART的数量t，每棵树的深度d，每个节点使用到的特征数量f，终止条件：节点上少样本数s，节点上少的信息增益m

对于第1-t棵树，i=1-t：