электронная
90
печатная A5
286
12+
Распознавание лиц в маркетинге и ритейле

Бесплатный фрагмент - Распознавание лиц в маркетинге и ритейле

Объем:
82 стр.
Возрастное ограничение:
12+
ISBN:
978-5-4490-3335-2
электронная
от 90
печатная A5
от 286

Предисловие

Технология распознавания лиц является одной из технологий, которые станут ведущими технологиями будущего маркетинга.

В книге раскрыты основные понятия, связанные с раскрытием сути этой технологии и ее применением в маркетинге и ритейле. Приведен ряд примеров. Уделено внимание проблеме видеонаблюдения.

При подготовке данной книги использовались, главным образом, зарубежные источники.

Книга имеет прямое отношение к Brandtech в маркетинге и подготовленной М. Акулич одноименной книге.

I Технология распознавания лиц и маркетинг

1.1 Понятие технологии распознавания лиц. Человеческое лицо дает понять, что человек собой представляет

Понятие технологии распознавания лиц

Фото из источника в списке литературы [1]

Технология распознавания лиц (face detection technology — FDT) — это компьютерная технология, используемая во множестве приложений, идентифицирующих человеческие лица в цифровых изображениях. Обнаружение лица также относится к психологическому процессу, посредством которого люди находят и посещают лица на визуальной сцене.

Обнаружение лица можно рассматривать как конкретный случай обнаружения объектного класса. При обнаружении класса объекта задача заключается в поиске местоположений и размеров всех объектов в изображении, принадлежащих данному классу. Примерами (в том числе) являются пешеходы и автомобили.

Алгоритмы обнаружения лица фокусируются на обнаружении фронтальных человеческих лиц. Это аналогично обнаружению изображения, в котором полное изображение человека сопоставляется по частям.

Изображение соответствует хранилищу изображений в базе данных. Любые изменения функции лица в базе данных аннулируют процесс сопоставления.

Сегодня какие-то компании все еще пользуются способом классификации выражений лица Пола Экмана, но некоторые считают его устаревшим. Так, Бен Вирджи-Чепмен (CDO & Head of Product на Kairos, платформа Human Analytics Kairos) сказал [3]:

«Способ, которым Kairos классифицирует выражения лица выходит за рамки устаревшей системы кодирования лицевых действий (FACS), разработанной Полом Экманом. Это общепринятый стандарт, по которому системы традиционно были построены. Испытание на основе тестирования подтверждает, что FACS уделяет слишком много внимания «пассивной» наблюдаемой таксономии. На самом деле «восприятие» выражений лица лучше оценивает чувства (например, эмоциональные состояния), и это также является неотъемлемой чертой человека. Например, людям трудно различать «гнев» и «отвращение».

Человеческое лицо дает понять, что человек собой представляет

«Люди — основной интерфейс всех предприятий. Если машины могут узнать, кто такой человек, и как он себя чувствует, могут быть разблокированы невероятные впечатления»

(Бен Вирджи-Чепмен, Kairos)

Фото из источника в списке литературы [3]

Человеческое лицо — это самый доступный способ, с помощью которого мы можем понять, что человек собой представляет, и как он может себя чувствовать. И то, как кто-то может чувствовать, может дать нам подсказку, как он может себя вести. Данные о лице являются ключом к этому пониманию.

Способность распознавать отдельные лица или читать чью-то эмоциональную реакцию часто имеет решающее значение для деловой активности. Распознавание должно быть быстрым и точным, независимо от того, должно ли оно предотвращать проникновение неавторизованных лиц в ограниченную зону или определять чувства клиента относительно нового продукта. До сих пор это было, прежде всего, предназначение для безопасности, маркетинга персонала и т. д.

Автоматизированный процесс распознавания лиц, основанный на специально разработанном программном обеспечении, анализирующем видеопотоки от сетевых камер, не только обеспечивает более быструю, гибкую и распределенную систему, но и улучшает общее обслуживание для бизнеса и клиентов.

1.2 Надежный подход к распознаванию лиц. FDT вошла в реальность. Области применения FDT

Надежный подход к распознаванию лиц и его использование

Фото из источника в списке литературы [4]

Надежный подход к распознаванию лиц — подход, основанный на генетическом алгоритме и методе собственной личности.

Во-первых, возможные области человеческого глаза обнаруживаются путем тестирования всех областей на изображении. Затем генетический алгоритм используется для создания всех возможных областей лица, которые включают брови, радужную оболочку, ноздри и углы рта.

Каждый возможный кандидат на распознавание лица нормализуется для уменьшения эффекта молнии, вызванного неравномерным освещением и эффекта shirring, обусловленного движением головы. Значение пригодности каждого кандидата измеряется на основе его проекции на собственное лицо. После нескольких итераций все кандидаты на распознавание лица с высоким значением пригодности выбираются для дальнейшей проверки. На этом этапе измеряется симметрия лица, и проверяется наличие различий черт лица для каждого кандидата на распознавание лица.

Распознавание лиц используется в биометрии, часто в качестве составляющей системы распознавания лиц, либо совместно с ней. Оно также применяется для видеонаблюдения, управления человеческим (биологическим) компьютером и базами данных изображений.

Некоторые последние цифровые камеры используют функцию распознавания лиц для автофокусировки. Распознавание лиц также полезно для выбора областей, представляющих интерес для создания слайд-шоу фотографий, применяющих эффекты панорамы и Кен Бернса (использование эффекта Кен Бернса приводит к созданию впечатления, что камера перемещается по объекту — панорамирование).

Современные приборы также используют обнаружение улыбки, чтобы сделать фотографию в соответствующее время.

Технология распознавания лиц вошла в реальность

Фото из источника в списке литературы [5]

Технология распознавания лиц вышла из мира научной фантастики и вошла в реальность.

Существуют рекламные щиты, сканирующие ваше лицо, чтобы определить, какие объявления вам показывать. Есть разговоры о том, как используется Kinect для определения того, какие объявления показывать вам на основе вашего эмоционального состояния. Имеется приложение для распознавания лиц людей в барах, чтобы помочь этим людям решить, где они хотят получить свой напиток. Существует приложение для Facebook, позволяющее вам использовать свое лицо для сбора скидок в магазинах. Есть служба знакомств для нарциссов. Если вы являетесь нарциссом, служба заставит вас встретить кого-то, чье лицо будет выглядеть в точности, как ваше. И, конечно же, Facebook, Google и Apple используют технологию, помогающую вам быстро отмечать друзей на фотографиях.

Области применения FDT

Фото из источника в списке литературы [6]

FDT тестируется и применяется во многих отраслях в самых разных целях. Например, сканеры безопасности в аэропорту используют ее, чтобы позволить владельцам электронных паспортов легче очищать таможню; так как распознавание лиц улучшается, таможенные службы и пограничная служба смогут более легко отсеивать путешественников с поддельными паспортами.

Кроме того, распознавание лиц в настоящее время внедряется в других государственных учреждениях и на предприятиях, где требуется высокий уровень безопасности. Благодаря использованию этой технологии специалисты по безопасности могут легко запускать поисковые запросы в реальном времени.

Если вы постоянно покупаете онлайн, возможно, прошло некоторое время с тех пор, как вы вошли в свой местный торговый центр или магазин mainstreet. Но крупные розничные торговцы теперь применяют технологию распознавания лиц, чтоб активизировать свою игру и конкурировать с интернет-магазинами, используя интеллектуальные технологии для мгновенного распознавания клиентов и формирования целевых предложений на основе их предпочтений в отношении покупок.

Крупные торговые предприятия также могут использовать технологию распознавания лиц для «ловли» продавцов при совершении ими каких-то актов; такое использование, в частности, подошло для компании Walmart, применяющей систему в нескольких своих магазинах.

Если клиент компании впервые появился на экране, система распознавания начнет создавать для него профиль, основанный на его действиях в магазине. Например, в профиль могут войти такие переменные, как количество времени, которое клиент тратит на пребывание в определенной области, его путь вокруг магазина и забираемые им предметы.

Индустрия развлечений, казино и тематические парки также используют технологию распознавания лиц. Туристические компании могут отображать у себя фотографии туристов во время их пребывания или следить за клиентами, осуществляющими любую подозрительную деятельность. И мы находимся на вершине айсберга относительно того, на что способна технология распознавания лиц для таких отраслей, как банковское дело и финтех.

NTechLab является одним из выдающихся игроков в разработке алгоритмов искусственного интеллекта и, более конкретно, в технологии распознавания лиц. Фактически, в конце 2015 года он обыграл Google и почти сто других команд по всему миру в конкурсе MegaFace в Университете Вашингтона.

1.3 Технология распознавания лиц как представляющая интерес для маркетологов. Ваш телефон разблокирует вас

Технология распознавания лиц как представляющая интерес для маркетологов

Фото из источника в списке литературы [7]

В 1956-м году Филипом Диком в научно-фантастическом романе под названием «Миссия невыполнима» было предсказано, что появятся технологии, ставшие для нас уже чем-то привычным, само собой разумеющимся. Это, к примеру, касается его упоминания об адресной рекламе и программе распознавания лиц, предопределяющих судьбу сегодняшнего маркетинга и брендинга. FDT больше не является частью научной фантастики. Эта технология использовалась на протяжении многих лет для выявления преступников, и чтобы отмечать друзей на Facebook. Очевидным преимуществом рассматриваемой технологии является ориентация на маркетинг, поскольку бренды надеются обеспечивать индивидуальные для каждого человека сообщения.

По оценкам Markets and Markets, размер рынка распознавания лиц вырастет с 3,35 млрд. Долл. США в 2016 году до 6,84 млрд. долл. США к 2021 году при усредненном ежегодном темпе роста в 15,3 процента.

FDT набирает темп развития интереса у маркетологов. Веб-камера может быть интегрирована в телевизор и обнаруживать любое проходящее лицо. Затем система вычисляет такие переменные как раса, пол и возрастной диапазон лица. Как только информация будет собрана, можно воспроизводить серию рекламных объявлений, являющихся специфическими для обнаруженной расы/пола/ возраста. Примером такой системы является OptimEyes и интегрирование в систему цифровых вывесок Amscreen.

Технология распознавания лиц — это то, что большинство из нас считают само собой разумеющимся. Мы небрежно заметили, что наши смартфоны теперь организуют фотографирование людей, или что Facebook каким-то образом всегда знает подходящих нам друзей. Но до недавнего времени большинство людей не понимали, что эта технология — не просто «крутой трюк», а фактически будет существенно определять способ ведения бизнеса в ближайшие пять-десять лет.

Генеральный директор Ntechlab Артем Кухаренко отметил [8]:

«Распознавание лиц позволит маркетологам лучше знать своих клиентов. Фотографии посетителей могут работать как файлы cookie, относящиеся к идентификации и хранению пользовательских настроек. Другими словами, карты лояльности станут устаревшими. Как только вы заходите в магазин, сотрудники уже знают, что вы купили в прошлый раз, благодаря кадрам камеры и нашей технологии».

Это, безусловно, является преимуществом для розничных торговцев, стремящихся идти в ногу с интернет-гигантами, такими как Amazon и интернет-магазины, предлагающие целенаправленные сделки и быструю доставку. Технология распознавания лиц также может использоваться для перенацеливания клиентов с помощью личных предложений.

Кухаренко сказал [8]:

«Представьте себе, что вы заходите в супермаркет и изучаете кофеварку, но не покупаете ее. Через несколько дней вам может быть показано интернет-объявление того же предмета со скидкой, или вы получите личное сообщение в социальных сетях с соответствующей информацией о таких продуктах. Очевидно, что сильная стратегия резервного копирования данных, безусловно, играет сильную роль в том, как мы собираем, храним и используем данные любого вида».

По словам Кухаренко технология улучшается почти ежедневно и, будучи применимой ко многим различным отраслям, быстро растет. Кухаренко отметил [8]:

«Мы нашли особый тип внутренней архитектуры для нейронных сетей, который идеально подходит для задач распознавания лиц. Эта внутренняя архитектура устраняет возможность ошибки».

Ваш телефон разблокирует вас

Распознавание лиц… Дело не в том, что вы разблокируете свой телефон, а в том, что ваш телефон разблокирует вас. Для маркетологов это может представлять собой эпоху водоразделов. Поскольку появился iPhone X, распознавание лица быстро стало темой домашнего общения.

Apple использует технологию, которая ранее существовала в нишевых или академических областях и была представлена в популярной культуре (на фоне больших ожиданий). И хотя ключевой функцией является функция безопасности, разблокировка телефона — массовое потребительское устройство, которое может распознавать лица, оно, очевидно, является мощной технологией с потенциально значительными последствиями.

По некоторым оценкам, 90% личного общения невербальны. Независимо от математики ясно, что мы теряем тонну сигналов в цифровой связи, потому что не понимаем невербальных сигналов человека на другой стороне экрана.

Мы используем emojis и LOL, чтобы делиться эмоциями в наших цифровых взаимодействиях. Для любого в коммуникационном бизнесе подлинное понимание клиента — это разница между хорошим опытом, который ведет к доверию (а также лояльности), и опытом плохим, приводящим к отторжению долгосрочных брендов. В будущем хорошие бренды могут стать еще лучше, если маркетологи смогут получать измерения в реальном времени того, как данный опыт влияет на клиента, и динамично на это реагировать.

Легко нарисовать вредоносный сценарий, в котором постоянно отслеживается наша самая личная идентичность, наш собственный образ. Или хуже. В 1984 году особенное видение Джорджа Оруэлла включало «лицо преступления», когда человек считается виновным в «замышляемом преступлении», основанном на его выражениях лица.

Как и большинство технологий, технология распознавания лиц неизбежно станет использоваться для хорошего и плохого. В некоторых случаях использование будет для очень плохого. Это, безусловно, станет приносить боль. Но более вероятным и перспективным сценарием для лучших мировых маркетологов является то, что потребители будут готовы делиться выражениями своих лиц, чтобы над ними проводился эмоциональный анализ ради удобства и вознаграждения, которые он им предлагает.

1.4 Распознавание лиц не ново. Множество лиц и законов

Распознавание лиц в качестве маркетингового инструмента не является совершенно новым

Бесплатный фрагмент закончился.
Купите книгу, чтобы продолжить чтение.
электронная
от 90
печатная A5
от 286