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人脸识别客流分析摄像机

从本质上，人脸客流智能一体机也是人脸识别设备的一种，但得益于劲松智能长期服务零售业深入的理解和积累，它能以合理的投入，解决行业核心痛点，并具有出色的功能扩充潜力。作为智慧零售应用专门设计的人脸客流摄像机，该产品能够用一台设备，一站式实现店内外人脸客流分析、店员排除、去重等功能。人脸识别与比对服务：集成业界人脸识别核心算法，可以针对来自前端网络摄像机的实时视频或来自本地硬盘的视频文件，进行实时的人脸检测、人脸跟踪、人脸抓拍与人脸识别，并对抓拍的人脸记录进行本地存储，以便于事后检索。

该产品充分适应零售行业门店大分散的特性，从***刚性需求入手，利用新技术弥补原有方案的缺陷，解决基础问题；功能高度集成，硬件形态符合零售业的使用特性；能有效降低单店综合成本。

人脸识别精准率

如今人脸识别算法准确率平均能达到约98%，在技术驱动下，人脸识别正在加速商用化落地，并且成功应用到多个行业，未来人脸识别将在各领域大展拳脚。

人脸识别产业链包括上游高清摄像头、传感器等硬件厂商，中游的人脸识别算法软件厂商和下游的系统服务商，其中硬件是基础，算法是核心，系统服务整合需求。人脸识别算法准确率平均能达到约98%。在技术驱动下预计，2021年我国人脸识别行业市场规模有望达到51.36亿元，复合年均增长率约24%。人脸识别分析性别可以知道大部分的男女的对店铺的喜好程度的比例，在年龄上分析更能知道哪类年龄段的客流是我们的精准客户。

人脸识别是什么原理？

人脸识别技术包含三个部分：（1）人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法:①参考模板法首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；②人脸规则法由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸③样品学习这种方法即采用模式识别中人工***网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器④肤色模型法这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。启动4G摄像头后，将生成名为“MIFI_xxxx”的WiFi热点。⑤特征子脸法这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。（2）人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。（3）人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。