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。

訪客管理子系統(tǒng)精準(zhǔn)控制訪問(wèn)權(quán)限

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。

動(dòng)態(tài)布控子系統(tǒng)可事先預(yù)警

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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人臉識(shí)別方法的分類，根據(jù)研究角度的不同，可以有不同的分類方法。根據(jù)輸入圖像中人臉的角度，可以分為基于正面，側(cè)面，傾斜人臉圖像的人臉識(shí)別;根據(jù)圖像來(lái)源的不同，可以分為靜態(tài)和動(dòng)態(tài)的人臉識(shí)別;根據(jù)圖像的特點(diǎn)，可以分為灰度圖像和彩色圖像的人臉識(shí)別。本文的研究就是基于正面，靜態(tài)的灰度圖像的。根據(jù)對(duì)灰度圖像的特征提取方式的不同，人臉識(shí)別方法大致可以分成三種:基于局部特征的人臉識(shí)別方法，基于整體的人臉識(shí)別方法和基于將局部和整體結(jié)合起來(lái)的人臉識(shí)別方法。

1. 基于局部特征的人臉識(shí)別方法

(1)結(jié)構(gòu)匹配的方法

    早期的人臉識(shí)別方法有檢測(cè)人臉的眼睛，眉毛，鼻子和嘴巴等各種幾何特征。特征點(diǎn)的位置，距離和角度等的各個(gè)特征和相互的聯(lián)就用作人臉識(shí)別的描述符。這種方法的主要缺點(diǎn)在于識(shí)別效果取決于特征定位算法的準(zhǔn)確性。另外一種結(jié)構(gòu)匹配的方法是從人臉邊緣圖中提取一種線性邊緣圖(Line edge map簡(jiǎn)稱LEM)(來(lái)進(jìn)行特征提取。它是基于結(jié)合模板匹配和幾何特征匹配來(lái)進(jìn)行的。先利用Sobel邊緣算子來(lái)提取人臉二值圖象，然后用人臉幾何特征的提取方法來(lái)量度人臉之間的相似性。這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于光照不變性，存儲(chǔ)量小和基于模板匹配的高識(shí)別率；主要缺點(diǎn)在于對(duì)于人臉面部的大的表情變化很敏感。

(2)隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，簡(jiǎn)稱HMM)的方法

    隱馬爾可夫模型是采用概率統(tǒng)計(jì)的方法描述時(shí)變信號(hào)。 HMM原來(lái)是應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的，并取得了相當(dāng)?shù)某晒Γ怯捎谡Z(yǔ)音信號(hào)是一維信號(hào)，而圖像是二維信號(hào)，為了把HMM應(yīng)用于二維的圖像，就要在圖像上取一個(gè)采樣窗口，該窗口的寬度就是圖像的寬度，高度可能只有幾個(gè)像素，然后將在圖像上由上至下滑動(dòng)，相鄰窗口之間允許重疊，這樣就把人臉垂直分成了五個(gè)區(qū)域:前額，眼睛，鼻子，嘴巴，下領(lǐng)，然后用一個(gè)五狀態(tài)的HMM模型來(lái)表達(dá)人臉。基于離散馬爾可夫模型和奇異值特征的人臉檢測(cè)方法.其實(shí)質(zhì)是將奇異值特征轉(zhuǎn)化為向量序列.再利用HMM對(duì)其進(jìn)行識(shí)別，這種方法魯棒性較好，對(duì)不同角度和不同光照條件的人臉圖像都可以取得較好的識(shí)別效果。