什么？方案里沒有人臉識別，看來你們的方案還是老舊的方案。上面就是客戶給你的方案匯報一個總結(jié)。是不是很委屈，是不是很郁悶，你是不是想說，我們也不是人臉識別企業(yè)，為什么要懂這么多啊。

 

但是作為一個稱職的咨詢顧問不僅要懂本行業(yè)的知識，還要能夠掌握十八般武藝，什么大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能AI樣樣精通，做片子，寫代碼無所不能。如果你在零售業(yè)里混的話，還要了解最近非常火的人臉識別技術(shù)，近期在跟進(jìn)一些零售客戶發(fā)現(xiàn)大家都在關(guān)注人臉識別，而且很多都已經(jīng)計(jì)劃實(shí)施或者已經(jīng)開始實(shí)踐這項(xiàng)技術(shù)。

 

現(xiàn)在學(xué)還來得及，畢竟人臉識別的應(yīng)用還遠(yuǎn)沒達(dá)到普及的程度。那么今天的小課堂開始，我們主要討論以下兩點(diǎn)：
一、人臉識別技術(shù)的簡單認(rèn)知
二、人臉識別的應(yīng)用場景

 

一、人臉識別技術(shù)的簡單認(rèn)知
我們來看看人臉識別技術(shù)的原理是怎樣的，首先我們了解下人臉識別的大致流程：

1、圖像的采集和預(yù)處理
圖像的采集是人臉識別的基礎(chǔ)，如果連基礎(chǔ)的人臉庫都沒有的話，又何談識別呢？在人臉采集上各個企業(yè)是八仙過海各顯神通，比如我們經(jīng)常在微信上玩的明星臉小游戲或是商場中的顏值pk等等都是獲取人臉基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的方式。當(dāng)然除了這些方式外常規(guī)采集的方式大致有幾種：攝像頭、人臉照片、視頻錄像。

攝像頭采集是我們預(yù)先安裝在門店各個位置的，一般人臉識別企業(yè)會幫助商家確認(rèn)攝像頭的安裝位置，以便獲得更高質(zhì)量的照片。

人臉照片采集是通過會員注冊時或后期補(bǔ)錄的方式通過商家提供的APP或小程序等方式錄入到系統(tǒng)內(nèi)。

另外一種方式是通過視頻錄像提取用戶照片，可通過技術(shù)手段提取視頻中的人臉照片，然后進(jìn)行采集和存儲。

 

預(yù)處理是人臉識別過程中的一個重要環(huán)節(jié)。輸入圖像由于圖像采集環(huán)境的不同，如光照明暗程度以及設(shè)備性能的優(yōu)劣等，往往存在有噪聲，對比度不夠等缺點(diǎn)。另外，距離遠(yuǎn)近，焦距大小等又使得人臉在整幅圖像中間的大小和位置不確定。為了保證人臉圖像中人臉大小，位置以及人臉圖像質(zhì)量的一致性，必須對圖像進(jìn)行預(yù)處理。 

 

人臉圖像的預(yù)處理主要包括人臉扶正，人臉圖像的增強(qiáng)，以及歸一化等工作。人臉扶正是為了得到人臉位置端正的人臉圖像；圖像增強(qiáng)是為了改善人臉圖像的質(zhì)量，不僅在視覺上更加清晰圖像，而且使圖像更利于計(jì)算機(jī)的處理與識別。歸一化工作的目標(biāo)是取得尺寸一致，灰度取值范圍相同的標(biāo)準(zhǔn)化人臉圖像。

 

2、人臉檢測
首先說明下，人臉檢測只是人臉識別的一個環(huán)節(jié)，千萬不要把人臉檢測和人臉識別弄混了。早期的人臉識別研究主要針對具有較強(qiáng)約束條件的人臉圖象（如無背景的圖象），往往假設(shè)人臉位置一直或者容易獲得，因此人臉檢測問題并未受到重視。但是隨著人臉識別的場景增加，我們在人臉識別前首先要檢測圖像中是否含有人臉。

 

百度百科給的定義是：人臉檢測是指對于任意一幅給定的圖像，采用一定的策略對其進(jìn)行搜索以確定其中是否含有人臉，如果是則返回人臉的位置、大小和姿態(tài)。實(shí)際的場景是我們在拍照時經(jīng)常能看到一些標(biāo)識人臉的小框框，這就是利用人臉檢測技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的功能。

 

3、人臉特征提取
以基于知識的人臉識別提取方法中的一種為例，因?yàn)槿四樦饕怯裳劬?、額頭、鼻子、耳朵、下巴、嘴巴等部位組成，對這些部位以及它們之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系都是可以用幾何形狀特征來進(jìn)行描述的，也就是說每一個人的人臉圖像都可以有一個對應(yīng)的幾何形狀特征，它可以幫助我們作為識別人臉的重要差異特征。

 

4、人臉識別
人臉識別大致可以分為兩類：
1:1的篩選其身份驗(yàn)證模式本質(zhì)上是計(jì)算機(jī)對當(dāng)前人臉與人像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行快速人臉比對，并得出是否匹配的過程，可以簡單理解為證明你就是你。就是我們先告訴人臉識別系統(tǒng)，我是張三，然后用來驗(yàn)證站在機(jī)器面前的“我”到底是不是張三。

 

這種模式最常見的應(yīng)用場景便是人臉解鎖，終端設(shè)備(如手機(jī))只需將用戶事先注冊的照片與臨場采集的照片做對比，判斷是否為同一人，即可完成身份驗(yàn)證。

1：N的比對，即系統(tǒng)采集了“我”的一張照片之后，從海量的人像數(shù)據(jù)庫中找到與當(dāng)前使用者人臉數(shù)據(jù)相符合的圖像，并進(jìn)行匹配，找出來“我是誰”。比如疑犯追蹤，小區(qū)門禁，會場簽到，以及新零售概念里的客戶識別。

5、活體鑒別
生物特征識別的共同問題之一就是要區(qū)別該信號是否來自于真正的生物體，比如，指紋識別系統(tǒng)需要區(qū)別帶識別的指紋是來自于人的手指還是指紋手套，人臉識別系統(tǒng)所采集到的人臉圖像，是來自于真實(shí)的人臉還是含有人臉的照片。因此，實(shí)際的人臉識別系統(tǒng)一般需要增加活體鑒別環(huán)節(jié)，例如，要求人左右轉(zhuǎn)頭，眨眼睛，開開口說句話等。

 

在乘坐滴滴順風(fēng)車前用戶需要進(jìn)行人臉識別認(rèn)證，在識別過程中需要用戶左右擺頭和眨眼，這是活體鑒別很好的一個例子。當(dāng)然活體鑒別還有其它的方式如立體性活體檢測、亞表面檢測、紅外FMP檢測等，很多時候都是會綜合使用多種活體檢測技術(shù)來進(jìn)行檢測，最大化的減少活體入侵機(jī)率。

 

二、人臉識別的應(yīng)用場景
了解了人臉識別的基本原理，我們再看看人臉識別能運(yùn)用到什么場景中？場景有很多，如安防領(lǐng)域來發(fā)現(xiàn)犯罪分子，人臉認(rèn)證用來門禁和手機(jī)解鎖等。但作為一個CRM的從業(yè)者我還是想從零售業(yè)的角度來探討下這個問題，總結(jié)來看有以下五個方面：

 

1、統(tǒng)計(jì)人流量
門店銷售額=客流量×成交率×客單價，可以這么說，門店客流統(tǒng)計(jì)直接和門店業(yè)績掛鉤，是實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷的基礎(chǔ)。目前可以通過三種方式進(jìn)行流量統(tǒng)計(jì)：紅外線客流統(tǒng)計(jì)、視頻客流統(tǒng)計(jì)和WIFI客流統(tǒng)計(jì)，視頻客流統(tǒng)計(jì)的優(yōu)勢是精度教高，并可進(jìn)行人臉識別與CRM系統(tǒng)打通。

 

2、查看客戶軌跡
可捕捉顧客在店內(nèi)的移動軌跡，根據(jù)人的微表情判斷旅人心情好壞，甚至他們視線注意力的變化等，大量旅人的數(shù)據(jù)匯總至后臺就可用于消費(fèi)者的喜好和需求，商家從而更好的調(diào)整商品陳列、精準(zhǔn)營銷等，為客戶帶去更好的服務(wù)。

 

3、營銷互動
如智慧試衣間，實(shí)質(zhì)上就是基于人臉識別為顧客提供試衣服務(wù)的新嘗試。顧客只需在智慧試衣間前“刷臉”，系統(tǒng)就能根據(jù)顧客的相貌、身材，并結(jié)合該商店的商品種類，為顧客提供服裝搭配參考意見。

 

另外現(xiàn)在很多商場可根據(jù)夫妻相，顏值分?jǐn)?shù)等小游戲來增加顧客的互動，并可通過發(fā)放折扣券（如相似度越高會得到越高的折扣券）的方式來吸引用戶消費(fèi)。

 

4、會員識別
商家可通過手機(jī)app，小程序在會員注冊時采集人臉數(shù)據(jù)，也可采集每位進(jìn)店客戶的臉部信息，獲得人臉I(yè)D并作為會員認(rèn)定依據(jù)。當(dāng)下次進(jìn)入全國任意一家門店時，人臉識別設(shè)備就會分析其臉部特征信息進(jìn)行身份識別，可知道他是會員、熟客亦或是新客。對于自己的會員，店員可提前掌握會員喜好，為其提供最精準(zhǔn)的服務(wù)，增加客戶滿意度。

5、支付
人臉識別技術(shù)在支付環(huán)節(jié)的應(yīng)用也愈發(fā)普及。無論是移動支付還是線下支付，人臉識別都被視為是重要選擇。支付寶人臉支付在肯德基餐廳上線，成為了首個支付寶人臉支付的試點(diǎn)，消費(fèi)者不需要拿出手機(jī)進(jìn)行掃碼付款，整個支付過程僅僅需要幾秒鐘，正規(guī)過程也不需要輸入任何密碼，也不需要掏出手機(jī)或者使用任何的APP,就可以完成支付。

好了，這次就說這么多。本文只是人臉識別入門級的介紹。