Хабрахабр

От Alibaba до «Пятерочки»: кто и как использует систему распознавания лиц в бизнесе

Платить за бургер без карты, не ждать регистрации в отеле, не стоять в очереди на кассу —все это возможно с помощью технологий распознавания лиц. В последние годы подобные решения активно тестируют многие крупные российские и зарубежные ритейлеры. Мы отобрали пять самых интересных примеров.

Узнать больше о том, как использовать распознавание лиц, нейросети и машинное обучение в бизнесе, можно на интенсивном курсе AI School.

1. Alibaba: оплата с помощью «улыбки» в магазинах и check-in в отелях

Компания KFC вместе с Ant Financial («дочкой» Alibaba) запустила сервис Smile to Pay — оплату «с помощью улыбки» в своем ресторане в Ханчжоу в 2017 году. Глава Alibaba Group Джек Ма впервые представил его в 2015 году на торговой выставке CEBIT в Ганновере, но до запуска в магазинах дело дошло только два года спустя.

После этого система подтверждает личность владельца кошелька и разрешает провести платеж. Как это работает: Для покупки бургера надо ввести номер телефона, привязанный к кошельку Alipay и улыбнуться камере, встроенной в специальный биометрический терминал.

Видео с официального аккаунта Alibaba Group на YouTube.

Для распознавания достаточно двух-трех секунд. Улыбка нужна для того, чтобы система поняла, что перед ней живой человек, а не фотография. Обмануть систему нельзя, даже изменив цвет волос, макияж или надев парик: она использует комплекс отличительных черт, учитывая и геометрию лица, и расположение определенных точек на нем.

Ждать у стойки администратора больше не надо: гости отелей для регистрации фотографируются и вводят контактные данные в терминале самообслуживания. В июле 2018 года технологию также начали тестировать в двух отелях Marriott — в Ханчжоу и в округе Санья на острове Хайнань. Время регистрации сократилось втрое и занимает всего минуту (раньше — три). После этого терминал сверяет информацию с номером бронирования и распечатывает ключ-карту для входа в номер.

2. Walmart: поиск «несчастных» покупателей в магазинах


Источник: официальный сайт Walmart

Крупнейший ритейлер мира в 2017 году разработал технологию, которая помогает определить, насколько покупатель доволен посещением магазина.

По мнению руководства Walmart, это поможет улучшать обслуживание клиентов до того, как те начнут массово жаловаться на какие-либо проблемы. Как это работает: если система обнаружит покупателя с несчастным лицом, она должна подать сигнал об этом сотрудникам магазина.

Биометрические данные клиента сопоставляют с данными проводимых им транзакций, чтобы обнаружить изменение покупательских привычек из-за недовольства. Кроме этого, система должна помочь анализировать покупательское поведение в течение более долгих периодов — для этого она будет связывать их эмоции с тем, сколько они тратят и что именно покупают.

Систему посчитали нерентабельной, сколько воров удалось обнаружить с ее помощью, руководство Walmart не сообщало. Ранее, в 2015 году, Walmart уже пытался ввести систему распознавания лиц — для предотвращения краж в магазинах — но эксперимент в итоге провалился.

3. X5 Retail Group: борьба с очередями на кассах

По словам представителей компании, технология должна была, в частности, помочь сократить ожидание в очередях на кассах и оптимизировать торговое пространство. Крупнейший российский ритейлер — X5 («Пятерочка», «Карусель», «Перекресток») — также начал тестировать технологии распознавания лиц в 2017 году.

Система распознавания лиц делает то же самое автоматически: если очереди свыше пяти покупателей, а какие-то из касс магазина не работают, директору приходит оповещение: «Нужно открыть кассу». Как это работает: помните таблички на кассе — «Если в очереди более пяти человек, позвоните по номеру...»? А с помощью видеоаналитики можно выяснить, где в магазине проходит больше людей, на что они обращают внимание, чтобы потом правильно расположить товары и промоматериалы.

Система строит функцию, определяющую расположение точек на лице — скул, глаз, ушей и так далее (хэш лица). Системы распознавания лиц при этом не хранят фото, пояснял директор по информационным технологиям торговой сети «Карусель» (входящей в X5 Retail Group) Василий Громов. Также Василий Громов указывал, что «с точки зрения законодательства, хэш лица не является персональной информацией, так как не позволяет идентифицировать человека без дополнительных сведений». В следующий раз, попадая в поле зрения камер, подключенных к модулю для распознавания, система сверяет изображение с хэш-каталогом и дает сигнал о том, кто на видео. В официальном блоге X5 на Хабре компания недавно писала, что продолжает сравнивать технологии по распознаванию лиц от разных компаний.

4. «Дикси»: женщинам — косметика, мужчинам — пиво


Источник: официальный сайт AddReality
В «Дикси» технологии распознавания лиц решили опробовать одновременно с X5 Retail Group, но выбрали другого разработчика — AddReality. Целью ставили определить пол и возраст покупателй и внедрить таргетированную рекламу в кассовой зоне и в торговом зале. «Дикси» начала тестировать биометрическую идентификацию в магазинах сети «Виктория» и в своем центральном офисе в 2017 году.

Как это работает: На больших экранах, установленных в торговых залах, крепится камера для распознавания лица человека, который, проходя мимо, обращает внимание на экран.

Your browser does not support HTML5 video.

«Можно определить, мужчина это или женщина, примерный возраст, и с учетом этих параметров, исходя из существующего пула рекламодателей, на мониторе транслируется наиболее подходящая реклама. Для женщин это может быть реклама косметики, а для мужчины средних лет, например, пиво», — пояснял IT-директор «Дикси» Владимир Муравьев.

5. Яндекс: спецреклама для «бородачей» и интеллигентов в аптеках


Источник: Яндекс

В основе — та же технология, которую уже использовали в магазинах «Виктория», дополненная возможностью подбирать наиболее подходящую рекламу для пользователя с помощью поисковика. Яндекс в июне 2018 года запустил продажу таргетированной рекламы на экранах с помощью системы распознавания лиц в аптеках «Асна».

После этого с помощью «Яндекс.Директ» на экран выводится наиболее подходящая такому клиенту реклама. Как это работает: система состоит из экрана и камеры, которая распознает зрителя: его возраст, пол, особенности внешнего вида — например, очки или борода, и другие характеристики.

Если перед экраном стоят три человека, только для двух из которых реклама релевантна, система засчитает два показа. По словам представителя «Яндекса», система может независимо определить типы нескольких людей перед экраном, а рекламодатель будет платить только за таргетированные показы.

Эксперимент начался с 70 экранов, еще 2000 появится в аптеках «Асна» в случае успешного тестирования системы. В Addreality отмечали, что система «использует только обезличенные данные пользователей, не идентифицирует отдельных покупателей, не использует персональные данные и не ведет видеозапись проходящих мимо экрана покупателей».

Спикеры курса из Microsoft, «Наносемантики» и Comparex LLC расскажут, как применять разные виды ИИ и какие для этого есть инструменты. Узнать больше о том, как использовать распознавание лиц, нейросети и машинное обучение в бизнесе, можно на интенсивном курсе AI School. Ближайший интенсив пройдет 17 ноября — 15 декабря.

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть