人工智能—人脸识别对实体店的重要战略性意义

时间:2021-07-19 10:54   点击:

   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。
 大数据人脸识别客流分析
人脸识别的过程有哪些?
  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。
 
 
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。俊竹客流统计也曾跟红星美凯龙、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。
 
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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