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產(chǎn)品型號(hào)科葩人臉識(shí)別
品 牌
廠商性質(zhì)生產(chǎn)商
所 在 地深圳市
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更新時(shí)間：2018-12-18 16:40:59瀏覽次數(shù)：1025次
聯(lián)系我時(shí)，請(qǐng)告知來(lái)自 智慧城市網(wǎng)科葩人臉識(shí)別專注為樓宇、企業(yè)、學(xué)校、園區(qū)、銀行、酒店、地產(chǎn)、廠礦、景區(qū)等提供基于人臉識(shí)別的產(chǎn)品設(shè)備系統(tǒng)解決方案與增值服務(wù)運(yùn)營(yíng)
科葩慧眼人臉識(shí)別解決方案充分應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)，將員工、業(yè)主、訪客、非法入侵人員通過(guò)針對(duì)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(shí)現(xiàn)了提前預(yù)防。
相較于傳統(tǒng)的安全通行證，慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下訪客管理子系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)在于：不可竊取，無(wú)法借用和復(fù)制，就是說(shuō)，臉部識(shí)別是無(wú)法被效仿的，在未來(lái)，人臉識(shí)別也會(huì)成為未來(lái)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(dòng)下發(fā)功能，針對(duì)不同地點(diǎn)的安保等級(jí)，物業(yè)還可以選擇安保再確認(rèn)、遠(yuǎn)程開(kāi)門(mén)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(yàn)。
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(méi)有保障等問(wèn)題，而慧眼人臉識(shí)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。
科葩慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)下的動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)能高速抓拍，同時(shí)采集比對(duì)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(wèn)題，傳統(tǒng)攝像頭只能事后排查，而科葩動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)能做到陌生人預(yù)警，黑名單報(bào)警等功能，只要有非*人員或黑名單人員出現(xiàn)，后臺(tái)即會(huì)發(fā)出預(yù)警，讓安保人員能及時(shí)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(shí)，大屏幕上會(huì)彈出迎賓畫(huà)面，為重要嘉賓帶來(lái)尊貴的體驗(yàn)。
不得不承認(rèn)，人臉識(shí)別技術(shù)比現(xiàn)有的基于ID入口系統(tǒng)更快、更強(qiáng)大、更安全。憑借其靈活的設(shè)計(jì), 科葩慧眼人臉識(shí)別系統(tǒng)還為開(kāi)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(lái)的安全訪問(wèn)和管理需求。
科葩專業(yè)人臉識(shí)別設(shè)備與應(yīng)用解決方案提供商
科葩X-Face慧眼人臉識(shí)別，助力行業(yè)應(yīng)用智能化變革落地！
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AdaBoost和RealBoost是Boosting的兩種實(shí)現(xiàn)方法。general的說(shuō)，Adaboost較好用，RealBoost較準(zhǔn)確。由于Boosting算法在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)有一個(gè)重大的缺陷,即他們都要求事先知道弱分類算法分類正確率的下限,這在實(shí)際問(wèn)題中很難做到。后來(lái) Freund 和 Schapire提出了 AdaBoost 算法,該算法的效率與 Freund 方法的效率幾乎一樣,卻可以非常容易地應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中。AdaBoost 是Boosting 算法家族中代表算法,AdaBoost 主要是在整個(gè)訓(xùn)練集上維護(hù)一個(gè)分布權(quán)值向量 D( x) t ,用賦予權(quán)重的訓(xùn)練集通過(guò)弱分類算法產(chǎn)生分類假設(shè) Ht ( x) ,即基分類器,然后計(jì)算他的錯(cuò)誤率,用得到的錯(cuò)誤率去更新分布權(quán)值向量 D( x) t ,對(duì)錯(cuò)誤分類的樣本分配更大的權(quán)值,正確分類的樣本賦予更小的權(quán)值。每次更新后用相同的弱分類算法產(chǎn)生新的分類假設(shè),這些分類假設(shè)的序列構(gòu)成多分類器。對(duì)這些多分類器用加權(quán)的方法進(jìn)行聯(lián)合,后得到?jīng)Q策結(jié)果。這種方法不要求產(chǎn)生的單個(gè)分類器有高的識(shí)別率,即不要求尋找識(shí)別率很高的基分類算法,只要產(chǎn)生的基分類器的識(shí)別率大于 015 ,就可作為該多分類器序列中的一員。
尋找多個(gè)識(shí)別率不是很高的弱分類算法比尋找一個(gè)識(shí)別率很高的強(qiáng)分類算法要容易得多,AdaBoost 算法的任務(wù)就是完成將容易找到的識(shí)別率不高的弱分類算法提升為識(shí)別率很高的強(qiáng)分類算法,這也是 AdaBoost 算法的核心指導(dǎo)思想所在,如果算法完成了這個(gè)任務(wù),那么在分類時(shí),只要找到一個(gè)比隨機(jī)猜測(cè)略好的弱分類算法,就可以將其提升為強(qiáng)分類算法,而不必直接去找通常情況下很難獲得的強(qiáng)分類算法。通過(guò)產(chǎn)生多分類器后聯(lián)合的方法提升弱分類算法,讓他變?yōu)閺?qiáng)的分類算法,也就是給定一個(gè)弱的學(xué)習(xí)算法和訓(xùn)練集,在訓(xùn)練集的不同子集上,多次調(diào)用弱學(xué)習(xí)算法,終按加權(quán)方式聯(lián)合多次弱學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè)結(jié)果得到終學(xué)習(xí)結(jié)果。包含以下2點(diǎn):樣本的權(quán)重
AdaBoost 通過(guò)對(duì)樣本集的操作來(lái)訓(xùn)練產(chǎn)生不同的分類器,他是通過(guò)更新分布權(quán)值向量來(lái)改變樣本權(quán)重的,也 就是提高分錯(cuò)樣本的權(quán)重,重點(diǎn)對(duì)分錯(cuò)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。
(1) 沒(méi)有先驗(yàn)知識(shí)的情況下,初始的分布應(yīng)為等概分布,也就是訓(xùn)練集如果有 n個(gè)樣本,每個(gè)樣本的分布概率為1/ n。(2) 每次循環(huán)后提高錯(cuò)誤樣本的分布概率,分錯(cuò)的樣本在訓(xùn)練集中所占權(quán)重增大
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