人脸识别技术驱动 “无人零售”时代到来

 前言：

人脸识别作为当下最热门的人工智能技术，已经广泛应用在生产生活中的各个方面。而当人脸识别碰上历史悠久的零售行业，将产生怎样的火花？人脸识别在零售行业的应用，又有哪些特别之处呢？

从传统的线下的商品买卖行为，俗称实体零售，到线下、线上结合的新零售，再到以互联网技术、物联网技术、人工智能技术等为主的智慧零售，全球零售业正在经历第三次变革。

在这场智慧零售为主导的第三次零售变革中，虚实结合成为最明显的标志。一方面以线下交易为主的实体零售如常进行中；另一方面以物联网技术、人工智能技术构建的虚拟零售网络正在逐步建成，以人脸识别技术而构建的 “无人”零售时代也正在到来。

人脸识别技术在零售业的应用

与人脸识别技术在其他领域的应用一样，人脸识别在零售行业的应用也没能逃离以人脸识别门禁为主的出入控制之中。但除了人脸开门，人脸识别在零售行业的其它应用，才称得上真正的“智慧”。

自助购物、自动推荐商品、智能结算……智慧零售的智慧从感知预测消费者环节就已经开始，到顾客选购环节进行相应的数据采集分析，以及付款环节的Face ID人脸支付，形成了一个完整的闭环。通过机器视觉和深度学习将用户身份与其行为习惯进行匹配，可以实现预测消费行为、推荐喜好物品等能力，也就是新零售所提出来的“千人千面”概念；在零售行业的支付环节，人脸支付已经成为了趋势，支付宝、微信、银联都开始着手布局，通过三维机器视觉可以保障支付安全以及金融账户的安全。

而随着视频监控的大规模应用，以人脸识别技术为而展开的智能视频分析技术也开始应用在零售行业中，用来辅助商超的安全与业务管理，逐渐成为了零售行业中较为智能的应用。通过人脸识别等技术对购买者进行微表情分析、心理分析甚至是行为分析，不仅提高了“千人千面”的转化率，还进一步保障了商超产品的安全。

撇开人脸识别将涉及的隐私问题不谈，以上提及的人脸识别技术在零售行业的应用，助力传统商铺的智慧升级，也为新零售下的无人商铺（无人超市）构建起了一套标准的技术体系。

三维人脸识别技术成为“无人零售”的关键技术

人脸识别技术是一种依据人脸面部特征来自动进行身份鉴别的生物识别技术，具有防作伪、不易假冒、识别精度高、直观性突出等特点。目前安防监控市场上主流的视频结构化服务都是基于传统的二维视频流，这是由于传统的安防网络相机仅能提供二维场景数据，所以二维人脸识别技术为普遍使用的技术。

但由于二维人脸识别利用的是人脸纹理在平面上的投影信息，视频分析结果会受到遮挡、光照等问题的影响，服务鲁棒性很差，从而产生误识误拒率高等诸多问题，在安防领域的诸多实际应用中有很大的局限性。更重要的是，二维人脸识别的防伪能力薄弱，图像、动态视频、高仿真面具破解人脸识别验证的事件时有发生，因此在对安全性要求较高的领域，二维人脸识别无法扛起安全责任的大旗，三维人脸识别由此逐渐被重视了起来。

仔细看来，三维人脸识别技术不仅仅可以提供传统的二维人脸信息，更加入了人脸的纹理和几何特征，包含了人脸的全部信息，还能额外提供真实场景的深度信息，因此识别效果比二维识别有大幅度的提升，并且受光照、角度、表情的影响较小。

相较于二维人脸识别，三维人脸识别技术增加了深度数据的采集。通过深度数据我们可以计算出活动目标人体的大小、移动方向、速度，并重点突破目标跟踪中的交叠问题，从而有效地提取目标人物身高、体型、步态特征。同时，可以充分利用彩色信息与深度数据之间的优势互补，突破当前二维技术的局限，准确地获取人体身高、人体三维体貌、监控场景内目标人体的三维轮廓、目标人体之间的前后位置关系等信息，可以提供更准确的信息。

也就是说，相比二维人脸识别技术，凭借多维度数据的感知及防干扰、高防伪的性能，三维人脸识别技术在支付领域的安全性得到了业界的统一认可，也因此成为了“无人零售”的关键技术。

“无人零售”的未来

“无人零售”之所以成为了一门生意，除了人脸识别技术的发展，主要还得益于移动支付，机器视觉、RFID电子标签等技术，以及多路智能摄像头、传感器等新设备的发展，就目前而言， RFID电子标签技术相对成熟，而较为流行的人脸识别技术还有许多难题需要攻克。

尤其是三维人脸识别技术，除了技术本身并未取得太大的突破，识别距离短、成本高、易受自然光线干扰，也是当前三维人脸识别技术需要解决的问题。

展望“无人零售”未来，机器视觉感知技术必将成为其核心技术。其中，通过融合多种传感器,构建大数据支撑下的精准身份管控与轨迹行为分析及预测。进而实现实体空间中对于人的身份行为轨迹的细粒度的数据化和数字化，未来三维机器视觉将全面取代现有二维视觉落地领域，最终实现大数据认知决策智能，赋能多种行业，用三维重新定义零售世界。

小结: