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深圳科葩信息技术有限公司

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企业概况

深圳科葩信息技术有限公司(简称科葩公司COBBER)成立于2010年6月,是一家专注于人脸识别技术与产品的研发、生产和销售的高新科技企业,致力于人脸识别技术在社会经济生活中的全方位应用。主营产品:门禁考勤机,门禁考勤系统,人脸识别通道闸机,人脸识别通道系统,人脸识别访客系统等智能产品设备。科葩公司坚......

人脸识别高校解决方案-科葩人脸识别

产品编号:341366286                    更新时间:2019-01-16
价格: 来电议定

深圳科葩信息技术有限公司

  • 主营业务:人脸识别门禁系统,人脸识别闸机系统,人脸识别访客系统
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产品详情

人脸识别高校解决方案人脸识别高校解决方案人脸识别高校解决方案人脸识别高校解决方案人脸识别高校解决方案人脸识别高校解决方案人脸识别高校解决方案人脸识别高校解决方案

 

 

深圳市科葩信息技术有限公司专注于人脸识别技术与产品的研发、设计、生产、销售和运营服务于一体的综合性高科技企业。科葩是人脸识别产品设备应用系统解决方案供应商,主营人脸识别门禁、人脸识别闸机、人脸识别访客终端、人脸识别核验终端等人脸识别产品设备研发生产销售以及基于人脸识别系统方案的增值服务运营。

 

 

 

 

 

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最可靠的通行证。

 

 

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,只要有非授权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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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。该分类器最早由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:节点上最少样本数s,节点上最少的信息增益m

对于第1-t棵树,i=1-t:

(2)从S中有放回的抽取大小和S一样的训练集S(i),作为根节点的样本,从根节点开始训练

(3)如果当前节点上达到终止条件,则设置当前节点为叶子节点,如果是分类问题,该叶子节点的预测输出为当前节点样本集合中数量最多的那一类c(j),概率p为c(j)占当前样本集的比例;如果是回归问题,预测输出为当前节点样本集各个样本值的平均值。然后继续训练其他节点。如果当前节点没有达到终止条件,则从F维特征中无放回的随机选取f维特征。利用这f维特征,寻找分类效果最好的一维特征k及其阈值th,当前节点上样本第k维特征小于th的样本被划分到左节点,其余的被划分到右节点。继续训练其他节点。有关分类效果的评判标准在后面会讲。

(4)重复(2)(3)直到所有节点都训练过了或者被标记为叶子节点。

(5)重复(2),(3),(4)直到所有CART都被训练过。

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