Система распознавания лиц в бизнесе. Часть 2

Статья будет постоянно обновляться. Хотите добавить свое решение или user case? Пишите Константину: kh@polden.studio

Это вторая часть, продолжение статьи о том, что такое система распознавания лиц и как ее использовать в бизнесе, первую часть можно прочитать тут.

В этой части статьи, постараюсь рассказать о том, как как можно применять распознавание лица на выставках и мероприятиях, в развлекательных парках, и приведу несколько примеров-проектов для музеев.

Начнем с чего-то увлекательного и веселого. Представьте, что вы побывали в аквапарке, в парке развлечений или катались на зиплайне. Скорее всего фото и видео о том, как это было, у вас почти не осталось. К слову, мне как родителю было бы приятно почаще отправлять своему отцу видео с его внучкой с прошедших выходных.

Какое решение может предложить для этого бизнес? При входе в парк вы регистрируетесь, используя специальный киоск, фотографируете лицо и указывает телефон или емайл. Далее вы отдыхаете, ни о чем не думая, а установленные камеры делают свою работу, после вы получаете смс/email с несколькими ВАУ фото / видео. Вы может приобрести понравившиеся и поделится со своими близкими.

Вот несколько систем для парков развлечений которые есть на рынке:

TAPEMYDAY (Парки развлечений и Аквапарки), Revl (Прыжки с парашютом, Зиплайн, Костеры, Гоночные заезды), FE Play (Картинг). Самый большой вендор в этом классе Magic Memories, хотя в основном у них устаревшие фото системы.

Вот один их примеров использования в аквапарке для быстрого получения фото через систему распознавания лиц.

Кстати Полдень, где я работаю, тоже делает похожий продукт для боулингов и веревочных парков. Пишите, если интересно, контакты ниже.

Зачем применять — дает бизнесу дополнительную прибыль, при этом нет затрат на персонал. Система обеспечивает виральный эффект за счет брендирования всех фото/видео, которые распространяют сами клиенты в соцсетях и мессенджерах.

В прошлой части мы уже обсуждали, решения по оплате, но как общее решение для всех индустрий, сейчас обсудим более узкое применение.

Вспомните себя в парке развлечений и особенно в аквапарке. Вы решили купить мороженое и долго шли под солнцем за кредиткой к шкафчику. Какое решение может предложить для этого бизнес, чтобы решить эту проблему посетителя? Можно использовать систему оплаты лицом, кстати вашим детям также можно поставить лимит, например, в 1000 руб. На выходе с вашей карты автоматически спишется потраченная сумма.

Одно из самых больших внедрений, произошло в комплексе Yas в Абу-Даби. Посетители могут использовать свое лицо для доступа в тематические парки Ferrari World, Yas Waterworld и Warner Bros World, а также для совершения бесконтактных платежей в торговых точках и ресторанах.

Вот короткое видео которое объясняет процесс

По статистике, в парках развлечений оплата сейчас происходит в основном через кредитки, реже через rfid браслеты для всех посетителей, но камеры, распознающие лица, дешевле и за ними будущее.

Зачем применять — повышение продаж через удобство для пользователей и спонтанные покупки, экономия по сравнению с rfid браслетами.

Давайте проверим на себе, зайдите по ссылке и разрешите доступ к камере, вам покажут ролик Lexus и система в реальном времени изучит ваши эмоции в динамике на протяжении видеоролика.

До недавно времени такие системы в основном применялись, чтобы на основе реакций респондентов понять, как улучшить рекламу или кино.

Спикеры знают, как сложно взаимодействовать с аудиторией в рамках онлайн конференции. Теперь представьте, что все участники включают камеру своего устройства и позволяют платформе обнаружить и передать их эмоциональные реакции во время презентации. Видео участников не должно быть в общий доступ, но технология будет собирать показатели эмоциональной вовлеченности участников и делиться ими с ведущим и "толпой". Это очень облегчит задачу спикеру и позволит в дальнейшем проработать слабые места. Именно так уже работают системы Meetbeat или Сallnote.

У morphcast из примера с Lexus есть SDK для работы прямо в браузере, на его основе вы можете сами создать что-то подобное для своих мероприятий или других целей.

Зачем применять — получить обратную связь от аудитории, это позволит сделать ваши презентации более эффективными, а онлайн-собрания более динамичными.

Всегда для вашего стенда на выставке, магазина или кафе очень важно понимание, кто ваш клиент. То есть идеально знать: длительность посещения, пол и возраст, полученные эмоции. Используя системы сканирования wifi mac адресов или bluetooth вы можете понять только время посещения. Если же применять распознавание лиц, которое может работать буквально используя одну камеру, то вы значительно расширите свои знания о клиентах. При небольшой крупности каждого лица в кадре, у вас вряд ли получиться сделать точное сравнение лиц, но этого и не нужно.

Вы можете создать такие решения сами см. первую часть статьи про разные типы SDK или же воспользоваться готовым решением от zenus.ai вот их кейсы для организаторов мероприятий и магазинов.

Зачем применять — получить более точные данные для маркетинга по возрасту, полу и эмоциям ваших посетителей.

В этом разделе поговорим о музеях и экспонатах, а также различных инсталляциях, в которых используется система распознавания лиц. Приведенные проекты не только развлекают, но чему-то обучают, причем обучение может быть направлено на что-то отвлеченное, а может учить самим основам распознавания лиц.

У меня нет задачи перечислить все экспонаты и инсталляции, расскажу только о той части, которая мне понравилась больше всего, возможно в следующих статьях расширим этот список.

Давайте опять начнем с интерактива, зайдите на прекрасный Google Arts & Culture и скачайте приложение (есть для Android и iOS). Сделайт свое Арт-селфи и узнайте, на кого вы похожи из великих произведений живописи и скульптуры. Да, это не музейный экспонат, но с помощью подобных приложений вы становитесь ближе к искусству, сидя с телефоном в руке.

Вот как это работает:

Это механика заработала с 2018 года, а с 2021 года похожее приложение появилось и для ваших питомцев.

Теперь перейдем к чему-то более музейному. Biometric Mirror - это экспонат, который фотографирует вас, чтобы определить демографические и личностные характеристики. Уровень привлекательности, агрессивность, эмоциональной стабильность. Проект был первоначально запущен в Мельбурнском университете в 2018 году и с тех пор побывал на Всемирном экономическом форуме и выставлялся в пяти музеях, с августа 2022 версия 2.0 будет выставлять в музее Nxt Museum. Biometric Mirror, безусловно определенное развлечение для зрителя, но основная цель все же - спровоцировать критические размышления.

На Лондонской биеннале дизайна 2018 года Купер Хьюитт представил США со своим проектом Face Values. Это иммерсионная инсталляция, исследующая повсеместную, но зачастую скрытую роль технологий распознавания лиц в современном обществе.

Основная идея инсталляции в том, что посетитель должен задуматься: что будет, если эти технологии будут использовать при оценке вас полицией или приеме на работу.

Инсталляция THE NORMALIZING MACHINE - это эксперимент в области машинного обучения и алгоритмических предрассудков. Ее цель, выявить и проанализировать образ "социальной нормальности". Каждого участника просят указать, кто выглядит наиболее нормальным из ряда ранее записанных участников. Машина анализирует решения участников и добавляет их в свой агрегированный алгоритмический образ нормальности. В работе использованы труды французского криминалиста Альфонса Бертильона, отца фоторобота, системы "Le Portrait Parle" (говорящий портрет) для стандартизации, индексации и классификации человеческого лица. Его статистическая система никогда не предназначалась для криминализации лица, но впоследствии была широко использована в евгенике и нацистами именно для этого.

Основная идея инсталляции - машинное обучение автоматизирует и усиливает говорящие портреты Бертильона и показывает как дискриминация может прятаться за кажущимся объективным черным ящиком.

Следующий пример Recognition - это программа искусственного интеллекта, которая сравнивала произведения искусства с актуальными журналистскими материалами. Лауреат IK Prize 2016 за цифровые инновации, Recognition работала c сентября по ноябрь 2016 года в качестве веб-сайта и инсталляции в Tate Britain. В инсталляции применялись методы машинного обучения, а именно распознавание: лиц, объектов, композиции и даже контекста.

Слева Aziz Taher 2016г [REUTERS], торонник лидера ливанской организации "Хезболла" Сайеда Хасана Насраллы держит его фотографию на голове во время публичного выступления. Справа 1545г, Мужчина в черной кепке John Bettes [TATE]

Основная идея инсталляции - привлечь интерес как к искусству, так и к журналистике.

Зачем применять — развлечь аудиторию, при этом еще и научить чему-то посетителей, передать идею, постараться сделать так, чтобы они задумались!

Десятки музеев и инсталляций по всем по всему миру применяют распознавание, но статья не может вместить все, поэтому здесь остановимся.

В следующей статье, поговорим про применение machine learning для генерации и распознавания голоса на выставках, в музейной деятельности и ритейле, не пропустити! Статья будет постоянно обновляться, свежей информацией.

Хотите добавить свое решение или user case? Вам нужны консультации или кастомное решения из областей выше?

Пишите Константину kh@polden.studio