人脸识别的应用场景和技术盘点

相比容易复制的“指纹识别”、黑暗中准确率容易降低的“虹膜识别”等生物识别技术，人脸识别由于其识别过程友好、可快捷隐蔽地进行身份确认等优势，大有后来居上，成为安全认证主力的势头。如今，人脸识别技术的应用正在从金融、安防等领域逐渐应用到消费和生活场景中。

      其中，在零售、餐饮等商业领域，人脸识别系统能充分利用机器视觉对人脸的特征识别和归纳能力，将客户的性别、年龄、心情等作为商业需求的对应特征，针对性地实时推送客户感兴趣的内容，为商家进行目标客户群导流和精准销售；另一方面，通过对不同人群感兴趣内容的观察和学习，可逐步提升对目标人群推送内容的匹配精准度。

      本文笔者盘点了人脸识别的应用场景及主要技术服务商。

      京东无人超市通过人脸识别、图像识别等技术，打造了全场景、即拿即走、数字化运营的完整无人店方案。

      首先，京东将人脸识别作为用户进门凭证，初次进入时绑定用户身份和支付信息。

      然后，京东给每个货架上都装有智能传感器和人脸识别摄像头。智能传感器设于货架底部，用户在货架前拿走商品后，会触发智能感应器及人脸识别摄像头，实现人货绑定。期间，店内的传感器可以感知消费者行走的路线，所观察的商品，哪些商品被拿起以及看了几秒。后台对这些数据进行分析后，可以帮助超市运营人员进行精准营销。每个商品上都贴有RFID标签，鉴于这种技术相对成熟，目前国内无人店均采用这种方式进行自助结算买单。

      最后，挑选好货物，通过结算通道走出超市即可，走出通道时，人脸识别、智能摄像头、智能价签等技术会帮你从绑定的京东账号付款。

      无人超市通过人脸识别、图像识别等技术，打造全场景、即拿即走、数字化运营的完整无人店方案，有效推动线下店在成本、效率、用户体验方面的优化。无疑此次京东无人超市的启动，展现了东在技术领域、特别是物联网和智能化领域的全面布局。据京东内部人员透露，此次推出无人超市不仅是对相关智能科技进行展示而是有盈利需求的，希望能够带来良好的经济效益，明年6月18日前预计将在各地推出100家。

      应用场景四、Amazon Go无人超市

      亚马逊无人超市——Amazon Go所采用的的是机器视觉识别技术。消费者进入Amazon Go购物，需要一个亚马逊帐号，并下载app。在入口处会对顾客进行人脸识别，确认用户身份。当消费者在货架前停留并选择商品时，摄像头会通过图像、手势识别判断顾客是否将货物置于购物篮（购买）还是只是看看然后放回原处（未购买）。

      通过货架上的红外传感器、压力感应装置(确认哪些商品被取走)及荷载传感器(用于记录哪些商品被放回原处)，扫描并记录下消费者购买的商品，实时传输至Amazon Go的信息中枢，然后自动在顾客亚马逊账户上结算，用户购物完成，直接离店。

      然而，当商品与原本位置不一致时，Amazon Go此时往往无法很好地对商品进行识别。此外，根据外媒的报道，一旦选购人数超过20人，Amazon Go就很难追踪用户以及手头上选购的商品，因此这项技术目前的测试环境仅能容纳少量用户，或者要求用户放慢移动速度，这可能是Amazon Go推广计划延迟的原因。

      目前针对亚马逊的内部员工内测。未来，因为必须统一使用亚马逊账户结算而无法对接国内占据市场主导的支付宝微信钱包等，可想而知，其线下门店主要服务的也是亚马逊原有的线上用户。

      亚马逊并未透露其门店搭建成本，但根据推断，Amazon Go造价不菲，一个门店的投入成本可能高达千万美元级别。

      技术不成熟，造价高昂，可能都是Amazon Go仍然停留在概念店阶段，难以大幅推广的原因。

      应用场景五、亚马逊利用面部识别系统改善排队顾客体验

      在超市购物，长时间不挪寸步的排队令顾客心烦意乱，这时有超市员工面带微笑，询问有什么需要帮忙，并帮顾客解决了问题，你会否瞬间感到宾至如归，暗暗打定主意下回再来？

      针对该体验的改善，沃尔玛开发了一种面部识别系统，用来识别那些不开心或者有低落情绪的顾客。通过机器学习技术，面部识别系统能够识别出不同程度的低落情绪。该技术主要针对排队起始到结账过程，摄像机记录下顾客的面部表情和肢体动作，然后分析他们是否不满，一旦检测出有程度高的低落情绪，系统会警告员工，同时管理人员将知会对应员工提高服务水平，缓和用户情绪，让一切防患于未然。随着数据的积累，最终这一系统将能实现分析消费者购买行为趋势。早在2015年，沃尔玛就曾将这项技术用于检测和防盗窃测试。

      应用场景六、见福便利CRM人脸识别

      今年9月福建见福便利店与微软CRM合作，引入人脸识别系统，开启智慧零售新时代。目前，见福便利店是全世界第一家尝试做人脸识别的便利店企业，走在7-11、全家FamilyMart的前面。见福CRM人脸识别系统分为四步:1.顾客走进便利店，立刻被人脸识别系统锁定，一个以顾客为核心的大数据群就会随之无声无息地形成；2.客户选购时，通过鱼眼做热点图分析客户对商品的喜好；3.支付时，收银台上的摄像头对客户进行人脸识别，POS机上让用户的“人脸ID”、消费行为挂钩；4. Microsoft Azure技术可做到12个脸部维度数据，进行客户年龄、表情判定，顾客离店，表情展示的“喜怒哀乐”可了解顾客对购物的满意度，以此调整下次提供商品和服务的策略。

      据了解，见福便利店福建已有1000多家，堪称福建便利店的龙头老，截止至9月18日，见福便利店已完成150家门店的设备安装，其中已有120家门店完成调试，80家门店实现CRM人脸识别认知。到今年底，见福便利店的一千多家门店都将履盖该系统，并投入使用。

      见福便利店引入CRM人脸识别认知不仅方便了顾客；更为重要的是它将促进零售业智慧转型，降低零售业成本，实现千店千面的精细化运营。