智慧门店

通过人脸识别,零售还可以这么玩

时间:2016-12-02 作者:网络

       曾经火爆朋友圈的年龄识别已经让大家兴奋不已,马云在德国汉诺威博览会上展示的人脸支付更是惊艳了世人。人脸识别的背后,到底有哪些数据分析和技术支持呢?今天,小编与大家一起打开“人脸识别”这扇新世界的大门。

  人脸识别也属于人工智能

  人工智能包括很多领域,比如机器学习、机器视觉、语音语义、手势控制等, 归结到一点就是跟数据相关。其实,谷歌或百度也可以被称为人工智能公司,因为他们一直在用数据和技术研发产品,再用产品搜集数据,最后形成数据的回流和闭环。

  

  凡是有了数据,就能做各种人工智能相关的东西。 人脸识别也是人工智能中的一个领域,其魅力在于:相较于指纹、声纹、静脉识别,具有一定的便捷性,且识别质量非常高,所以人脸识别更能赢得用户的喜好。

  人脸识别有三个非常重要的阶段。

  

  第一个阶段:人脸检测。对机器来说,人的脸部只是照片或视频流的一个画面,所以机器首先需要通过视觉学习,将人脸标注出来。

  第二环节:质量判断。只是因为在人群中多看了你一眼,机器便产生了25帧或30帧的画面,其中包括正脸、侧脸、仰角、俯角等各种角度的照片。“质量判断”就是根据预定的算法,挑出质量最高的照片,这张照片有幸入选最终人脸识别的环节。

  第三环节:人脸识别。人脸识别会分为1比1比对及1比N比对两个部分。

  金融与安防:人脸识别的行业应用

  1比1比对就是证明自己是自己。例如金融、社保领域,比如支付环节、身份证与真人对比。

  

  金融业对人脸识别的使用,更多的是没有柜面的领域。比如传统的券商开户,是通过券商与用户当面视频验证是否为自愿开户。但有了1比1的识别之后,可以大量减少坐席的人工,通过比对,由机器自动辨认是不是自愿或本人开户。目前来讲,马云在汉诺威展示的smile to pay(人脸支付),更多的是向世人宣传,这项技术已经逐步进入到了商业化的领域。

  1比N比对则是广义的1比1,实际上做了N组的1比1比对。应用场景更多是安防、智慧城市以及商业领域。

  

  商业领域讲究“精准识别”,而 安防领域的概念是“疑似识别”,比如同时弹出5个疑似的人选,下一步则需要人工干预。这就使得对N的底层数据库要求很高。一般来说,能够做到5千人以下的精准识别已经在全球达到了领先水平,而对于安防领域,N的底层数据库则可以做到千万级甚至亿级。

  当人脸识别出现在零售门店

  近年来,实体店遭受的冲击非常大,很多的商家、中小门店,甚至品牌连锁、大型商超都存在痛点问题。

  比如受到电商的冲击(因为用户行为在线上,电商可以掌握后台数据),线下又面临客流量少、数据量不够、监控和收银数据无法打通、只能无差别对待客户等问题。业界跟红星美凯龙、万达、苏宁、麦当劳等商场超市做过深入的交流,商家最想知道的事情,都围绕着三个方面:人群统计、人群属性、人群行为。

  

  人群统计:多点布控摄像头

  

  上图是一家品牌连锁的大客户做的一个整体的分析平台,背景是不同品牌的展台位置平面图,图中的A、B、C、D、E则代表了5个摄像头的位置。

  A、B点通过吸顶的方式,布设在店面门口,主要用于人流统计,包括进出店面的精准客流统计数据。

  D点通过吸顶的方式,布设在店面的品牌展示专区,主要用于:区域人数、客户停留时长统计、区域热力图分析。

  E点通过俯视的方式,布设高清的人脸识别摄像头,主要用于在用户非配合的情况下进行抓拍并进行年龄、性别分析。

  人群属性:分析多项后台数据

  

  这张图代表AB点的客流统计。蓝色、绿色分别代表了进店、出店的人数,根据这张图商家可以判断不同时间段进出店的整体的客流情况。

  

  这张图包含了三部分的信息。条状图是区域中停留的人数变化。饼图是区域中的人员停留时间,商家可以根据这些数据判断销售导购人员的转化行为是否有效。热力图表示不同区域的人员聚集,由此分析出哪款产品周围的人多,不同区域内应该摆放多少产品。

  

  上图主要是用来分析男女比例、年龄比例。虽然目前还没有办法将这项数据直接应用到商业领域。但是对于未来的精准营销,锁定客户群体具有非常大的作用。

  人群行为:智能识别消费者动作

  

  用户到店时,首先可以通过人脸识别判断客户身份,其次后台会显示出该客户是否为会员,过往购买数据、喜好,客户的身高、衣着尺码等数据。而后通过店员或经理手中的手持智能设备的后台APP,实现会员到店提醒解决方案。

  

  通过到店人员的年龄、性别甚至是人员属性分析,可以为区域产品推广计划、店面促销效能、VIP客户关怀等更多的营销行为提供有力支撑。基于这样的识别, 实体店可以在用户进店后,用数据量化客户的每一个动作和购物环节,这会对商家有非常大的帮助
 



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