ビジネスでの顔認識、ニューラルネットワーク、機械学習の使用方法の詳細については、 AI Schoolで集中コースを受講できます。
1. Alibaba：店舗での「笑顔」による支払いとホテルでのチェックイン
KFCは、Ant Financial（アリババの「娘」）とともに、2017年に杭州のレストランで「笑顔で支払う」サービスであるSmile to Payサービスを開始しました。 AlibabaグループのトップであるJack Maは、2015年にハノーバーで開催されたCEBITの見本市で初めて紹介しましたが、2年後に店舗で発売するようになりました。
仕組み：ハンバーガーを購入するには、Alipayウォレットに関連付けられた電話番号を入力し、特別な生体認証端末に組み込まれたカメラに微笑む必要があります。 その後、システムはウォレットの所有者の身元を確認し、支払いを許可します。
Alibaba Groupの公式YouTubeアカウントからのビデオ。
システムがそれが写真ではなく生きている人であることを理解するために、笑顔が必要です。 認識するには2〜3秒で十分です。 髪の色を変えたり、化粧をしたり、かつらを着ても、システムを欺くことは不可能です。顔のジオメトリとその上の特定のポイントの位置の両方を考慮して、独特の複雑な機能を使用します。
2018年7月には、杭州と海南島の三亜県にある2つのマリオットホテルでも技術のテストが開始されました。 レセプションで待つ必要はもうありません。宿泊客は登録のために写真を撮り、セルフサービス端末に連絡先の詳細を入力します。 その後、端末は予約番号を使用して情報を確認し、キーカードを印刷して番号を入力します。 登録時間は3倍に短縮され、1分しかかかりません（以前-3）。
2.ウォルマート：店舗で「不幸な」買い物客を見つける
出典： ウォルマート公式ウェブサイト
2017年の世界最大の小売業者は、顧客が店舗にどれだけ満足しているかを判断するのに役立つテクノロジーを開発しました 。
仕組み：システムが不幸な人のバイヤーを検出した場合、彼女はそのことについて店員に信号を送らなければなりません。 ウォルマートのリーダーシップによると、これは顧客が問題について大規模な不平を言い始める前に顧客サービスを改善するのに役立ちます。
さらに、システムはより長い期間の購買行動の分析に役立つはずです-これにより、感情と消費金額および購入金額がリンクされます。 不満による購買習慣の変化を検出するために、顧客の生体データを彼が実施した取引のデータと比較します。
以前、2015年、ウォルマートは、万引きを防ぐために、すでに顔認識システムの導入を試みましたが、実験は最終的に失敗しました 。 このシステムは採算が取れないとみなされ、その助けを借りて何人の泥棒が検出されたとウォルマート経営者は報告しなかった。
3. X5 Retail Group：チケット売り場での列の戦い
ロシア最大の小売業者-X5（Pyaterochka、Karusel、Perekrestok）-も2017年に顔認識技術のテストを開始しました。 会社の代表者によると、このテクノロジーは、特に、興行で並んで待機する時間を減らし、取引スペースを最適化するのに役立ちました。
仕組み：チェックアウト時のサインを覚えておいてください-「5人以上の人が並んでいる場合は、番号に電話してください...」 顔認識システムは同じことを自動的に行います。キューが5人を超える顧客で、店舗のレジの一部が機能しない場合、ディレクターは「レジを開く必要があります」という通知を受け取ります。 そして、ビデオ分析の助けを借りて、より多くの人々が店に行く場所、彼らが注意を払うものを見つけてから、商品や販促資料を適切に整理することができます。
Karusel小売ネットワーク（X5 Retail Groupの一部）の情報技術部長Vasily Gromovは、顔認識システムは同時に写真を保存しません。 システムは、頬骨、目、耳など（顔のハッシュ）といった顔のポイントの位置を決定する関数を構築します。 次回、認識のためにモジュールに接続されたカメラの視野に入ると、システムはハッシュディレクトリで画像をチェックし、ビデオに誰がいるかについてのシグナルを出します。 ヴァシリーグロモフは、「法律の観点から見ると、個人のハッシュは個人情報ではありません。追加情報なしでは個人を特定できないためです」と指摘しました。 同社は最近、Habrの公式X5ブログで、さまざまな企業の顔認識技術の比較を続けていると書いています。
4.「ディクシー」：女性-化粧品、男性-ビール
ソース：AddReality公式サイト
Dixieでは、X5 Retail Groupと同時に顔認識技術を試すことにしましたが、別の開発者であるAddRealityを選択しました。 目標は、顧客の性別と年齢を特定し、レジと販売エリアでターゲット広告を実施することでした。 ディクシーは、ビクトリア店と2017年に本社で生体認証のテストを開始しました。
仕組み：トレーディングフロアに設置された大型スクリーンには、カメラが取り付けられ、通り過ぎる人がスクリーンに注意を向ける人の顔を認識します。
「男性が女性であるか女性であるか、おおよその年齢を判断できます。これらのパラメーターを考慮して、既存の広告主のプールに基づいて、最適な広告がモニターに放送されます。 女性にとっては、化粧品や中年男性、たとえばビールの広告になります」 と 、Dixy ITディレクターのVladimir Muravyevは説明しています。
5. Yandex：「ひげを生やした男性」と薬局の知識人のための特別な広告
出典：Yandex
Yandexは2018年6月に、Asna薬局の顔認識システムを使用して、画面上でターゲット広告の販売を開始しました 。 これは、ビクトリア店で既に使用されているのと同じテクノロジーに基づいており、検索エンジンを使用してユーザーに最適な広告を選択する機能が追加されています。
仕組み：システムは、視聴者を認識するスクリーンとカメラで構成されています：視聴者の年齢、性別、外見の特徴（メガネやひげなど）、およびその他の特性。 その後、Yandex.Directを使用して、そのようなクライアントに最適な広告が画面に表示されます。
Yandexの代表者によると、システムは画面の前にいる複数の人々のタイプを個別に判断でき、広告主はターゲットインプレッションに対してのみ支払います。 画面の前に3人がいて、そのうち2人だけが広告に関連している場合、システムは2つのインプレッションをカウントします。
Addrealityは、システムは「匿名化されたユーザーデータのみを使用し、個々の顧客を特定せず、個人データを使用せず、画面を通り過ぎるバイヤーのビデオを記録しない」と述べました。 実験は70のスクリーンから始まり、システムのテストが成功した場合、Asnaの薬局には別の2000が表示されます。
ビジネスでの顔認識、ニューラルネットワーク、機械学習の使用方法の詳細については、 AI Schoolで集中コースを受講できます。 Microsoft、Nanosemantics、Comparex LLCのコーススピーカーは、さまざまな種類のAIの使用方法と、これに使用できるツールについて説明します。 最も近い集中コースは、11月17日から12月15日に開催されます。