動態人像識別系統在商業綜合體中的應用

摘 ?要：隨著信息化技術的飛速發展，人臉識別技術被廣泛運用于各類豐富的場景并日益完善成熟。文章介紹了在人工智能高速發展的大背景下，動態人像識別系統在傳統商業綜合體中的應用，通過結合動態人像識別系統以及其他相關技術，深度助力商業綜合體在面對激烈的行業競爭時的智能數字化轉型，打造精準營銷、降本增益的核心競爭力，同時對于動態人像識別系統在未來的商業場景下的應用方向進行了預測與展望。

關鍵詞：商業綜合體;動態人像識別系統;精準營銷;人臉識別

中圖分類號：TP391.41 ? ? 文獻標識碼：A 文章編號：2096-4706（2020）15-0092-04

Abstract：With the rapid development of information technology，face recognition technology is widely used in all kinds of rich scenes，and the technology is increasingly perfect and mature. This paper introduces the application of dynamic portrait recognition system in traditional commercial complex under the background of rapid development of artificial intelligence，and deeply assists commercial complex to carry out intelligent digital transformation in the face of fierce industry competition by combining dynamic portrait identification system and other related technologies，so as to create core competitiveness of precision marketing and cost reduction and gain. At the same time，the application direction of dynamic portrait recognition system in the future business scene is predicted and prospected.

Keywords：commercial complex;dynamic portrait recognition system;precision marketing;face recognition

0 ?引 ?言

隨著商業經濟以及電商行業的蓬勃發展，當下的商業綜合體如果僅憑傳統的運營模式將很難精準把握消費習慣各異的客戶群體的需求，從而難以在激烈的競爭中突出重圍。同時也有許多商業地產公司已經敏銳地意識到了數字化運營的必要性，采用了行業當前較為常見的紅外線技術、頭肩檢測等技術統計客流數據。然而這類技術的不足在于準確性有限、功能單一，無法滿足對消費者的消費行為數據的收集，更不能拉通線上線下的數據以滿足商場對于消費者行為的分析需求。為了更全面地滿足大型商業綜合體的發展需求，云天勵飛通過結合世界領先的人臉識別算法以及自主研發的智能終端設備，應用動態人像識別系統拉通消費者線上、線下消費行為數據并進行大數據分析的智慧化運營解決方案，推動商業綜合體的數字化轉型，提供深層次商業價值;同時提升消費者的個性化購物體驗，使消費者的生活更加便利。

1 ?動態人像識別系統的原理及發展歷程

動態人像識別系統的原理是基于人的實時臉部特征信息識別身份。一個典型的人臉識別流程首先會經過信號采集，即通過前端光學設備（如攝像機、掃描儀、相機等）采集圖像或視頻流，同時通過人臉檢測技術檢測與跟蹤圖像中的人臉。由于在現實場景中——特別是動態過程中進行采集，圖像經常會受到陰影遮擋、光線變化、表情變換等眾多干擾因素的影響，故需要通過人臉信息預處理模塊對采集的原始信號進行處理，例如將質量較差的人臉圖像進行降噪、縮小放大、裁剪、旋轉等相關技術處理，提升人臉圖像的質量并使其符合人臉特征提取的標準要求。接下來通過特征提取模塊，精準提取出一串可以表征其人臉特性的編碼并存儲在模板數據庫中，通過比對運算目標特征與數據庫中的人臉特征，確定目標人臉的身份。綜合人臉識別的步驟流程，可以將人臉識別系統分為采集系統、比對系統與后處理系統。采集系統用于獲取待比對人臉的高質量圖像或視頻流;比對系統用于將圖像轉換到可以與人臉數據庫（比對目標庫）進行運算比對的特征編碼，從而確定該比對對象的身份;后處理部分則用于將比對結果與后續的相關應用進行連接。

人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，基于人臉的幾何結構特征，人們對面部剪影曲線的結構特征的提取與分析進行了大量研究，但并未取得過多的成果;自1990年起，人臉識別的技術進入到高速發展的階段，出現了著名的特征臉（Eigenface）方法與基于線性判別分析的Fisherface方法等技術，為后續的相關研究提供了更多思路，提升了人臉識別技術的應用效果。隨著人臉識別技術研究的不斷深入以及機器學習理論的發展，研究者的關注點開始從受限場景下的人臉識別轉移到非受限環境下的人臉識別;2014年起，神經網絡受到關注，Sun Yi等學者提出將卷積神經網絡應用到人臉識別上[1]，自此之后，人臉識別技術不斷革新，其精度日益提升，成為目前生物特征識別中最受人們關注的一個分支。

根據中國報告網發布《2018年中國生物識別市場分析報告-行業深度分析與發展前景預測》[2]中內容，自2015年到2020年，人臉識別市場規模增長了166.6%，在眾多生物識別技術中增幅居于首位，預計到2020年人臉識別技術市場規模將上升至24億美元。

動態人像識別技術目前已應用于海關、航空、港口、銀行、企事業單位、會議活動、高端會所、重要街道等場所的安防監控場景，涉及黑名單人員檢索報警、人流量統計以及犯罪偵查搜捕等功能，而依托警務探索開發的第一代動態人像識別系統——云天勵飛“深目”系統已經在安防領域產業化、規模化落地，目前已經擁有50億人臉數據的最大規模動態場景人像庫和實戰最豐富的人像智能數據分析和應用系統。利用技術優勢，云天勵飛積極拓展新商業業務場景，將動態人像識別系統應用在商業綜合體中。

2 ?動態人像識別系統在商業綜合體中的應用

商業綜合體是出于城市土地資源的高度集約需要而產生的集商業、辦公、居住、旅店、展覽、餐飲、會議、文娛等三項以上功能為一體的多功能復合型商業中心，具有體量大、業態多和功能全等特點。然而在近年來在商業地產存量攀升、互聯網電商興起及消費模式轉變的沖擊下，招商難、運營難等問題愈加凸顯，商業綜合體的全數字化轉型勢在必行，尤其在優化業態、增強客戶粘性以及智慧運營等方面有十分急迫的需求。

動態人像識別系統融合人工智能、智慧物聯網、互聯網流量經營這“三駕馬車”，推動了商業綜合體的智能化變革，重塑了客戶的消費體驗，顯著解決了商業綜合體對于消費者本身缺乏有效的認知識別手段、無法對消費者身份進行判斷、更無法將海量消費者信息轉化為可供挖掘的數據樣本的痛點問題。

第一，動態人像識別系統為商業綜合體的管理帶來眾多新的能力，未來將有更多的客戶服務實現自動化處理，極大提升工作人員的工作效率;另外，系統通過“一人一檔”“一物一檔”等底層核心技術實現商業體物理世界的結構化處理，通過數字痕跡分析持續優化客戶服務模式，實現“千人千面”特色服務。第二，智慧物聯網點亮了傳統商業體的線下數據黑洞。未來，各種傳感器實時感知線下場景數據，實現精準用戶畫像，打造用戶消費的“人—貨—場”閉環數據服務。第三，互聯網線上流量經營思維啟發了線下商業體的運營轉型。運用數據挖掘技術，商場經營者可以很方便地統計消費者的線下客流、進店率、停留時間、提袋率等重要數據，經營模式實現從傳統“租金”模式到“流量+租金”的模式的轉變。商業綜合體“人—貨—場”閉環數據圖如圖1所示。

在具體技術實現上，云天勵飛提出通過采用典型“云+端”技術架構，將動態人像識別系統結合前端部署智能抓拍攝像頭、智能抓拍POS機、自動采集機器人、AI智能顯示屏等設備，實現商場消費者的“人臉+人體”數據、互動體驗數據的獲取。以動態人像識別系統為基礎的商業綜合體運營平臺技術架構圖如圖2所示。

對消費者而言，海量數據經云端實時智能處理，在AI顯示屏上即刻展示，可以提升其個性化體驗。云端則通過動態人像識別技術（人臉人體識別、行為表情識別、服飾商標識別）、算法技術（商業綜合體場景算法模型、數據挖掘技術）、數據融合技術（用戶多維消費數據、店鋪消費數據）來實現自動化和在線化的數據處理。同時，云端還和商業體現有運營系統（比如消費者結賬系統、自助結賬設備、會員系統、智慧停車系統等）完成數據對接，最終為商場消費者提供精準購物服務和豐富的增值服務。

對商場運營方而言，通過動態人像識別系統，打造客流智能服務平臺，采用無感知數據采集，實現高質量的人臉自動抓拍、自動識別比對和自動報警等功能，結合海量商品的特征學習、人員的數字痕跡、人員信息和基礎數據，進行平臺化大數據分析，打造“一人一檔”，從而實現智慧商業綜合體管理新模式。

云天勵飛打造的商業綜合體中的動態人像識別系統一般包括以下幾個模塊。

2.1 ?前端人像采集

在全場主要出入口、樓層切換通道口、店鋪、收銀臺等關鍵位置部署人像采集設備，用于動態采集消費者的人臉、人體信息。

2.2 ?人像防控平臺

在商業場景中利用前端人像采集設備，建立防控區域，實現對可疑人員的實時闖入預警，幫助商場提前預警，利用以圖搜圖技術，幫助商場快速定位走失兒童、老人，提升服務品質，節省安保人力。

2.3 ?客流分析系統

區別于傳統頭肩頸客流分析系統，在實現客流計數的基礎上，用人臉識別技術分析全場、樓層、區域、店鋪等場所的客流，識別VIP消費者，入場消費者的性別、年齡屬性，以不同的維度（日、月、年）分析客流對商業體銷售運營的影響，同時可以對客流進行去重，將傳統的客流人次精確到人。

結合建檔技術，對全場、樓層、店鋪、業態客流進行綜合分析，分析判斷店鋪客戶群像，包括：人員身份、性別、年齡、游逛時段偏好、社會關系等。根據全場客群屬性及行為特征，調配場內產業及品牌配比，同時匹配針對不同店鋪的客群，輔助商場管理者實現為店鋪的定向引流。

分析場內各個店鋪關聯性，例如：客人在去電影院觀影前，一般會游逛哪些店鋪;客人在西貝用餐后，又會繼續游逛哪些店鋪。以此來幫助商場管理者策劃、設計捆綁銷售活動，促進一次到場的關聯消費，整體提升銷售業績。

2.4 ?消費者檔案平臺

根據前端人像采集設備采集到的人臉圖像，為到場的所有消費者建立行為檔案，記錄消費者的基本物理信息如年齡、性別、外觀特征（帽子、服飾、眼鏡、配飾等）;同時記錄其線下行為，包括進店頻次、進店時間、離店時間、單次停留時間、游逛行為（區域停留時間、游逛路徑、商品關注度等）、社會關系（單身、情侶、夫妻、親子等）等，結合商場實際銷售結算系統的信息，包括消費頻次、消費商品、消費金額等信息對其行為進行分析，得出每個個體的進店頻次、游逛時間、游逛深度、提袋率等分析結果。針對大區域、多攝像頭、偏向宏觀數據分析的場景，對整體客流情況進行去重歸檔，把單一的客流人次，轉變成人數。將這些信息進行聚類分析，得出不同消費者群體的行為特性，以便根據這些特征做“千人千面”的精準營銷。

2.5 ?大數據分析平臺

大數據分析平臺融合各類系統采集的信息，實現了人像數據、手機數據、銷售數據、客流數據多種數據的融合分析。其可以將海量數據歸檔、聚檔以及形成以人、貨、場為核心的多維數據全息檔案，建立完善“人—貨—場”三者之間的交互關系。

綜合歷史客流、歷史銷售、天氣、溫度、日期等多維信息，幫助商場評估、預測未來短期內的客流、客群、銷售額，為商場營運活動規劃提供數據支撐。

2.6 ?標準API接口平臺

隨著企業對信息技術的運用的不斷深入，不同軟件、不同部門之間的數據信息不能共享，設計、管理、生產、銷售、庫存等數據無法交流，為方便各種數據的打通，打破“數據孤島”現象，建立以“人（消費者數據）—貨（商品數據）—場（品牌商戶數據）”為中心的標準API接口平臺，將消費者的線上、線下數據與企業的經營數據打通，數據主要包括：消費者消費數據、會員數據、商品數據。

3 ?動態人像識別系統助力商業綜合體智慧化發展的展望

除了通過動態人像識別系統進行精準用戶畫像助力精準營銷等市場化應用，以往的商業綜合體雖然業態豐富功能齊全，但其中的IT系統多為獨立運作，數據和信息壁壘為資源的合理調配造成了障礙。為解決這個問題，動態人像識別系統可以應用在候梯廳、衛生間以及其他各類公用設施的場景下，通過部署智能攝像機和相應的人臉識別檢測算法，對區域內的人數進行計算，實時感知各類資源需求，計算與精確規劃資源利用的最佳路徑，優化任務分配方式。以智能化調度電梯運行為例，通過規劃電梯運行路線，優化停站次數，可以有效降低能源消耗;同理可以應用于光照調控、溫度調控等各類能源調度場景。在衛生間以及母嬰室的場景下，則可以通過人數的計算結合信息化顯示的方式，給予消費者更智能的指引與規劃，減少顧客等待時間，提升客戶的體驗與效率。對于運營方而言，科學智能地進行資源調配無疑將為企業顯著提升節能及降本的增益。除了以上的這些應用，動態人像識別系統同樣可以與安防、消防等安全場景緊密聯系，減少突發事件的產生，提升運營方的應急處理能力，達到總體提升商業體安防水平的目的。

4 ?結 ?論

商業綜合體已成為當前城市居民娛樂、休閑、生活及消費中不可忽略的重要市場，在“新基建”的大背景下，國家政策的強力支持可謂是促進人工智能加速崛起的重要因素之一，2017年人工智能首次寫入國家政府報告，作為人工智能的重要細分領域，國家對人臉識別相關的政策支持力度在不斷地加大。隨著逐步明確的政策，相關技術的完善成熟以及應用場景的日益豐富，動態人像識別系統將全面結合商業經營、基礎設施、人工智能以及大數據等多種領域和技術深度拓展，例如對客戶消費行為的全面感知，再反哺線上數據，幫助商業分析等更多以人臉識別為驅動的智慧應用，助力構建一個更加便利、個性化以及安全的新型城市生活空間。

參考文獻：

[1] 學術君.人臉識別報告（2018年第十三期） [EB/OL].（2019-01-10）.https：//www.aminer.cn/research_report/5c2edcab81ecb9818a8006be？download=true&pathname=facerecognition.pdf.

[2] 中國報告網，2018年中國生物識別市場分析報告-行業深度分析與發展前景預測 [EB/OL].（2018-02-09）.http：//baogao.chinabaogao.com/jisuanji/320298320298.html.

作者簡介：王辰（1983—），男，漢族，湖南婁底人，工程師，碩士研究生，研究方向：計算機視覺識別技術的研究。