开为发明人脸识别 MSR算法协助线下零售商战疫情

2020-09-02 10:35微软加速器


疫情的启发



2020年出的疫情对我国社会是一次严峻的考验。从1月23号武汉封城,到现在疫情防护常态化。后疫情时代在提倡减少人与人、人与物接触、全民佩戴口罩大环境下,人脸识别的技术正以空前的速度被人们所接纳,同时,这也对人脸识别算法能力提出了更高的要求。



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与此同时,疫情的出现对于线下零售市场造成的影响也相当明显。出于对疫情的担心,顾客在线下零售的访问频率和在停留时长都有所减少。在此时基于人脸识别的FaceID技术可以取代传统的和顾客的人工互动、会员注册和场内促销的有效方式。


基于以上两点需求,微软加速器创业加速计划校友企业——开为科技在疫情期间进行了有针对性的科研攻关,提出了一种全新的人脸识别的算法:MSR。成功地将人脸识别从单球面投影推广到多球面投影。同时,开为研究者们也结合了近几年的一些新方法,最终人脸识别的精确度在公开数据集上可与state-of-the-art结果相媲美。成功的将实际场景下人脸识别的错误率了下降了近50%,实验数据显示,该算法对于戴口罩人群的人脸识别精确度也非常出色,同时训练易于收敛,可以在可控的时间内持续更新迭代模型。为了分享这项技术以帮助社会更好的应对疫情,开为科技将此项技术发表在被EI检索的国际专业会议ICEMCE上。



新算法出炉



新算法提出了一种全新的损失函数, 是基于多球面的损失函数(Multi-Sphere Radius Loss), 损失函数对于人脸识别就像是试卷的一份评分标准。传统的损失函数维度有限就像是一道判断题。用这种方式作为评判,一旦 AI做题多了,就会遇到题目类似但是结果不同的判断题就会容易给出相同的答案,特别是在企业在面对很大数据量的情况下应用场景。


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新的损失函数像是把原先的判断题改成多选题。这样就算AI见到的题目是同一个,但是答案会有很多种组合, 出现重复的答案可能性大大降低。所以在大量现实中人脸数据的训练下、AI模型可以对题目有更深入的理解。从而在实战中能够拥有更高的精确度。当传统的考卷形式已经不能够实现对考生进行考核的目的,就需要去更新完善考卷,为了让最终的结果更加精确,需要去更新AI的考卷,而开为网络科技有限公司研发的基于多球面的损失函数MSR就相当于AI的一份新考卷。


用专业 的语言来解释就是传统的算法对于一些人脸类别比较接近或者重叠的区域所识别的效果并不是非常准确,而是开创性地将目光转向超球体度量空间中的另一个维度:球径方向,提出一种基于多球面的损失函数(Multi-Sphere Radius Loss),联合基于角度度量的损失函数拥有双判别维度的人脸识别算法。然而在工业界,尤其是零售这样基数较大的行业中,实际场景下的人脸有着复杂的情况,比如姿势、年龄、遮挡、光照和表情,原有的人脸识别算法仅仅能够区分一些特征,但不能保证这些特征在这些复杂情况下具有足够的辨识性。这样的双维度算法设计在实际实验操作中取得超前的效果。



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而对于这份“新考卷”,开为研究者们实施了一系列的实验步骤进行证明, 最终的实验结果证明了MSR算法在最终实验数据集上的表现均优于原来传统的算法,充分证明了MSR在人脸识别上的优越性。这对于数据化环境下的零售有着十分重要的意义。



新算法实施



在实际的应用中,MSR从多个角度智能化服务商超零售,尤其在疫情环境下,对于戴口罩人群也依然拥有良好的多种场景适用性,精准的实现了对每一位消费者的无感、快速识别,极大的帮助了像沃尔玛、苏果、超市发等线下零售商应对疫情带来的冲击。


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在实际场景应用中,基于人脸识别产品梦之屏通过线下用户刷脸,采集用户身份信息,生成消费者唯一的人脸识别标识“face ID”,通过绑定微信会员、手机号等信息,实现对每一位消费者无感、快速识别,形成线上线下联动的人脸会员体系。


同时通过生动的机器语言AR、小游戏等可以与消费进行互动,营造良好的购物氛围,增强消费者的购物体验,通过互动体验,拉新引流,在线下快速沉淀会员流量。智慧连接品牌、门店与顾客。


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人脸识别除了打造极致的线下体验以外,还能够助力商家实施线上精准营销。通过人脸识别精准捕捉线上线下各个触点的真实ROI,将消费者行为轨迹数字化,通过对后台大数据分析,赋能零售商与品牌商,更好的实施针对性的线上线下全渠道的精准营销、精化运营,打造极致的线下购物体验。同时开为正在搭建面向快消品的精准投放体系,充分发挥人脸识别的价值,实现品效结合的数字化营销体验!



关于开为:


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开为科技是人工智能明星企业,通过机器视觉高效转化线下到店流量,以Face ID为基础整合CRM/ERP/支付等人货场大数据,打造全渠道全场景智慧零售,让消费更有趣更温暖。开为创始团队由海归精英组建,核心成员拥有十多年零售经验和技术背景。目前已获由金沙江创投领投的数百万美金A轮融资。




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