科葩慧眼人臉識別解決方案充分應(yīng)用人臉識別技術(shù)，將員工、業(yè)主、訪客、非法入侵人員通過針對性的子系統(tǒng)進(jìn)行有效地管理，不僅提高了管理效率，也真正實現(xiàn)了提前預(yù)防。
訪客管理子系統(tǒng)精準(zhǔn)控制訪問權(quán)限
相較于傳統(tǒng)的安全通行證，慧眼人臉識別系統(tǒng)下訪客管理子系統(tǒng)的優(yōu)點在于：不可竊取，無法借用和復(fù)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)自動下發(fā)功能，針對不同地點的安保等級，物業(yè)還可以選擇安保再確認(rèn)、遠(yuǎn)程開門等功能，全程數(shù)字化管理，為訪客、被訪公司、物業(yè)三方提升效率，提升用戶體驗。
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)確率沒有保障等問題，而慧眼人臉識別系統(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。
動態(tài)布控子系統(tǒng)可事先預(yù)警
科葩慧眼人臉識別系統(tǒng)下的動態(tài)布控子系統(tǒng)能高速抓拍，同時采集比對15張人臉，主要有陌生人預(yù)警、VIP迎賓等功能。
出現(xiàn)安全問題，傳統(tǒng)攝像頭只能事后排查，而科葩動態(tài)布控子系統(tǒng)能做到陌生人預(yù)警，黑名單報警等功能，只要有非*人員或黑名單人員出現(xiàn)，后臺即會發(fā)出預(yù)警，讓安保人員能及時排查，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，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(rèn)，人臉識別技術(shù)比現(xiàn)有的基于ID入口系統(tǒng)更快、更強大、更安全。憑借其靈活的設(shè)計, 科葩慧眼人臉識別系統(tǒng)還為開發(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(yè)應(yīng)用智能化變革落地！
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(1)從當(dāng)前樹的根節(jié)點開始，根據(jù)當(dāng)前節(jié)點的閾值th，判斷是進(jìn)入左節(jié)點(<th)還是進(jìn)入右節(jié)點(>=th)，直到到達(dá)，某個葉子節(jié)點，并輸出預(yù)測值。 (2)重復(fù)執(zhí)行(1)直到所有t棵樹都輸出了預(yù)測值。如果是分類問題，則輸出為所有樹中預(yù)測概率總和大的那一個類，即對每個c(j)的p進(jìn)行累計；如果是回歸問題，則輸出為所有樹的輸出的平均值。 注：有關(guān)分類效果的評判標(biāo)準(zhǔn)，因為使用的是CART，因此使用的也是CART的平板標(biāo)準(zhǔn)，和C3.0,C4.5都不相同。 對于分類問題（將某個樣本劃分到某一類），也就是離散變量問題，CART使用Gini值作為評判標(biāo)準(zhǔn)。定義為Gini=1-∑(P(i)*P(i)),P(i)為當(dāng)前節(jié)點上數(shù)據(jù)集中第i類樣本的比例。例如：分為2類，當(dāng)前節(jié)點上有100個樣本，屬于*類的樣本有70個，屬于第二類的樣本有30個，則Gini=1-0.7×07-0.3×03=0.42，可以看出，類別分布越平均，Gini值越大，類分布越不均勻，Gini值越小。在尋找的分類特征和閾值時，評判標(biāo)準(zhǔn)為：argmax（Gini-GiniLeft-GiniRight），即尋找的特征f和閾值th，使得當(dāng)前節(jié)點的Gini值減去左子節(jié)點的Gini和右子節(jié)點的Gini值大。 對于回歸問題，相對更加簡單，直接使用argmax(Var-VarLeft-VarRight)作為評判標(biāo)準(zhǔn)，即當(dāng)前節(jié)點訓(xùn)練集的方差Var減去減去左子節(jié)點的方差VarLeft和右子節(jié)點的方差VarRight值大。 Random Forest與Bagging的區(qū)別在于：Bagging每次生成決策樹的時候從全部的屬性Attributes里面選擇，而Random Forest是隨機從全部Attributes的集合里面生成一個大小固定的子集，相對而言需要的計算量更小一些。
