曾經(jīng)火爆朋友圈的年齡識(shí)別已經(jīng)讓大家興奮不已，馬云在德國(guó)漢諾威博覽會(huì)上展示的人臉支付更是驚艷了世人。人臉識(shí)別的背后，到底有哪些數(shù)據(jù)分析和技術(shù)支持呢？近期，由Comet Labs、聯(lián)想之星主辦，聯(lián)想控股微空間、星云加速器協(xié)辦的線上分享會(huì)中，來(lái)自聯(lián)想控股旗下聯(lián)想之星的被投企業(yè)Face++（曠視科技）的商務(wù)總監(jiān)宋晨，為大家揭開(kāi)了人臉識(shí)別的面紗，并分析了其在線下零售店中的應(yīng)用。今天，小編與大家一起打開(kāi)“人臉識(shí)別”這扇新世界的大門(mén)。

人臉識(shí)別也屬于人工智能

人工智能包括很多領(lǐng)域，比如機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音語(yǔ)義、手勢(shì)控制等，歸結(jié)到一點(diǎn)就是跟數(shù)據(jù)相關(guān)。其實(shí)，谷歌或百度也可以被稱為人工智能公司，因?yàn)樗麄円恢痹谟脭?shù)據(jù)和技術(shù)研發(fā)產(chǎn)品，再用產(chǎn)品搜集數(shù)據(jù)，最后形成數(shù)據(jù)的回流和閉環(huán)。

凡是有了數(shù)據(jù)，就能做各種人工智能相關(guān)的東西。人臉識(shí)別也是人工智能中的一個(gè)領(lǐng)域，其魅力在于：相較于指紋、聲紋、靜脈識(shí)別，具有一定的便捷性，且識(shí)別質(zhì)量非常高，所以人臉識(shí)別更能贏得用戶的喜好。

人臉識(shí)別有三個(gè)非常重要的階段

第一個(gè)階段：人臉檢測(cè)。對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)，人的臉部只是照片或視頻流的一個(gè)畫(huà)面，所以機(jī)器首先需要通過(guò)視覺(jué)學(xué)習(xí)，將人臉標(biāo)注出來(lái)。

第二環(huán)節(jié)：質(zhì)量判斷。只是因?yàn)樵谌巳褐卸嗫戳四阋谎?，機(jī)器便產(chǎn)生了25幀或30幀的畫(huà)面，其中包括正臉、側(cè)臉、仰角、俯角等各種角度的照片。“質(zhì)量判斷”就是根據(jù)預(yù)定的算法，挑出質(zhì)量最高的照片，這張照片有幸入選最終人臉識(shí)別的環(huán)節(jié)。

第三環(huán)節(jié)：人臉識(shí)別。人臉識(shí)別會(huì)分為1比1比對(duì)及1比N比對(duì)兩個(gè)部分。

金融與安防：人臉識(shí)別的行業(yè)應(yīng)用

1比1比對(duì)就是證明自己是自己。例如金融、社保領(lǐng)域，比如支付環(huán)節(jié)、身份證與真人對(duì)比。

金融業(yè)對(duì)人臉識(shí)別的使用，更多的是沒(méi)有柜面的領(lǐng)域。比如傳統(tǒng)的券商開(kāi)戶，是通過(guò)券商與用戶當(dāng)面視頻驗(yàn)證是否為自愿開(kāi)戶。但有了1比1的識(shí)別之后，可以大量減少坐席的人工，通過(guò)比對(duì)，由機(jī)器自動(dòng)辨認(rèn)是不是自愿或本人開(kāi)戶。目前來(lái)講，馬云在漢諾威展示的smile to pay（人臉支付），更多的是向世人宣傳，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)逐步進(jìn)入到了商業(yè)化的領(lǐng)域。

1比N比對(duì)則是廣義的1比1，實(shí)際上做了N組的1比1比對(duì)。應(yīng)用場(chǎng)景更多是安防、智慧城市以及商業(yè)領(lǐng)域。

商業(yè)領(lǐng)域講究“精準(zhǔn)識(shí)別”，而安防領(lǐng)域的概念是“疑似識(shí)別”，比如同時(shí)彈出5個(gè)疑似的人選，下一步則需要人工干預(yù)。這就使得對(duì)N的底層數(shù)據(jù)庫(kù)要求很高。就曠視的經(jīng)驗(yàn)來(lái)說(shuō)，能夠做到5千人以下的精準(zhǔn)識(shí)別已經(jīng)在全球達(dá)到了領(lǐng)先水平，而對(duì)于安防領(lǐng)域，N的底層數(shù)據(jù)庫(kù)則可以做到千萬(wàn)級(jí)甚至億級(jí)。

當(dāng)人臉識(shí)別出現(xiàn)在零售門(mén)店

近年來(lái)，實(shí)體店遭受的沖擊非常大，很多的商家、中小門(mén)店，甚至品牌連鎖、大型商超都存在痛點(diǎn)問(wèn)題。

比如受到電商的沖擊（因?yàn)橛脩粜袨樵诰€上，電商可以掌握后臺(tái)數(shù)據(jù)），線下又面臨客流量少、數(shù)據(jù)量不夠、監(jiān)控和收銀數(shù)據(jù)無(wú)法打通、只能無(wú)差別對(duì)待客戶等問(wèn)題。Face++也曾跟紅星美凱龍、萬(wàn)達(dá)、蘇寧、麥當(dāng)勞等商場(chǎng)超市做過(guò)深入的交流，商家最想知道的事情，都圍繞著三個(gè)方面：人群統(tǒng)計(jì)、人群屬性、人群行為。

人群統(tǒng)計(jì)：多點(diǎn)布控?cái)z像頭

上圖是Face++給一家品牌連鎖的大客戶做的一個(gè)整體的分析平臺(tái)，背景是不同品牌的展臺(tái)位置平面圖，圖中的A、B、C、D、E則代表了5個(gè)攝像頭的位置。

A、B點(diǎn)通過(guò)吸頂?shù)姆绞?，布設(shè)在店面門(mén)口，主要用于人流統(tǒng)計(jì)，包括進(jìn)出店面的精準(zhǔn)客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

D點(diǎn)通過(guò)吸頂?shù)姆绞剑荚O(shè)在店面的品牌展示專區(qū)，主要用于：區(qū)域人數(shù)、客戶停留時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)、區(qū)域熱力圖分析。

E點(diǎn)通過(guò)俯視的方式，布設(shè)高清的人臉識(shí)別攝像頭，主要用于在用戶非配合的情況下進(jìn)行抓拍并進(jìn)行年齡、性別分析。

人群屬性：分析多項(xiàng)后臺(tái)數(shù)據(jù)

這張圖代表AB點(diǎn)的客流統(tǒng)計(jì)。藍(lán)色、綠色分別代表了進(jìn)店、出店的人數(shù)，根據(jù)這張圖商家可以判斷不同時(shí)間段進(jìn)出店的整體的客流情況。

這張圖包含了三部分的信息。條狀圖是區(qū)域中停留的人數(shù)變化。餅圖是區(qū)域中的人員停留時(shí)間，商家可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)判斷銷(xiāo)售導(dǎo)購(gòu)人員的轉(zhuǎn)化行為是否有效。熱力圖表示不同區(qū)域的人員聚集，由此分析出哪款產(chǎn)品周?chē)娜硕?，不同區(qū)域內(nèi)應(yīng)該擺放多少產(chǎn)品。

上圖主要是用來(lái)分析男女比例、年齡比例。雖然目前還沒(méi)有辦法將這項(xiàng)數(shù)據(jù)直接應(yīng)用到商業(yè)領(lǐng)域。但是對(duì)于未來(lái)的精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，鎖定客戶群體具有非常大的作用。

人群行為：智能識(shí)別消費(fèi)者動(dòng)作

用戶到店時(shí)，首先可以通過(guò)人臉識(shí)別判斷客戶身份，其次后臺(tái)會(huì)顯示出該客戶是否為會(huì)員，過(guò)往購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)、喜好，客戶的身高、衣著尺碼等數(shù)據(jù)。而后通過(guò)店員或經(jīng)理手中的手持智能設(shè)備的后臺(tái)APP，實(shí)現(xiàn)會(huì)員到店提醒解決方案。

通過(guò)到店人員的年齡、性別甚至是人員屬性分析，可以為區(qū)域產(chǎn)品推廣計(jì)劃、店面促銷(xiāo)效能、VIP客戶關(guān)懷等更多的營(yíng)銷(xiāo)行為提供有力支撐?；谶@樣的識(shí)別，實(shí)體店可以在用戶進(jìn)店后，用數(shù)據(jù)量化客戶的每一個(gè)動(dòng)作和購(gòu)物環(huán)節(jié)，這會(huì)對(duì)商家有非常大的幫助。