人脸识别客流统计精准客流分析大数据运营 。大数据运营，优化管理通过人脸识别客流大数据可以分析不同人群驻留店面的时长是多少、哪些区域比较吸引人、什么产品受关注、不同人群关注的产品是什么等等，通过数据分析的结果优化店铺管理，找出适合店铺的经营模式、消费者关注的广告、转化率1高的产品、根据客户逛店路径分析热点区域，调整主打产品陈列引起客户关注度，改善店员服务过程中存在的不足，从宏观到细节
人脸识别系统
人脸识别客流统计精准客流分析大数据运营 。
大数据运营，优化管理
通过人脸识别客流大数据可以分析不同人群驻留店面的时长是多少、哪些区域比较吸引人、什么产品受关注、不同人群关注的产品是什么等等，通过数据分析的结果优化店铺管理，找出适合店铺的经营模式、消费者关注的广告、转化率1高的产品、根据客户逛店路径分析热点区域，调整主打产品陈列引起客户关注度，改善店员服务过程中存在的不足，从宏观到细节进行优化，达到店铺的利益1大化。
人脸识别具有的优势。
所遇困难
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
相似性
不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器1官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
1.人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
2.人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的1佳仿射变换。更复杂的 3D 对齐算法还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。
3.人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
4.人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
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