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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之后Google推出FaceNet[15]，使用三元组损失函数(Triplet Loss)代替常用的Softmax交叉熵损失函数，在一个超球空间上进行优化使类内距离更紧凑，类间距离更远，后得到了一个紧凑的128维人脸特征，其网络使用GoogLeNet的Inception模型，模型参数量较小，精度更高，在LFW上取得了99.63%的准确率，这种损失函数的思想也可以追溯到早期的LDA算法。

CVPR2014、CVPR2015香港中文大学汤晓鸥团队提出的DeepID系列是一组非常有代表性的工作，其中DeepID1[12]使用四层卷积，后一层为Softmax，中间为Deep Hidden Identity Features，是学习到的人脸特征表示，并使用Multi-patch分别训练模型后组合成高维特征，人脸验证阶段使用联合贝叶斯的方法；通过学习一个多类（10000类，每个类大约有20个实例）人脸识别任务来学习特征，文中指出，随着训练时要预测的人脸类越多，DeepID的泛化能力就越强。