




人脸识别介绍。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。相对而言,现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内(假设他们与相机的距离也合理)。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广,因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中,比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
人脸识别客流统计客流分析大数据运营 。
1、客流人群分析
通过人脸识别技术,人脸识别闸机设备,可以精1确的统计出任意时段内进店驻留的单个客流的男女属性和年龄,合肥人脸识别,男女属性的精1确度在99.5%以上,年龄精1确度90%以上,误差不超过3岁。店商通过对进店人群的男女比例,年龄属性,人脸识别软件,可以迅速的调整产品结构、改变营销策略从而达到1大的回报率。
2、培养和挖掘忠实粉丝
通过人脸识别技术,人脸识别技术,精1确找到已录入购买系统的VIP客户和回头客,店员收到推送的购买历史信息,***将回头客转化为VIP,将VIP转化为忠实粉丝,大大提高店面销售额。
人脸识别技术流程。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些1能代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权投1票的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。
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