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。二、通行领域：很多城市的火车站已经安装了人脸识别通行设备，进行人证对比过检，有些城市的地铁站也可以通过人脸识别的方式进行地铁进出站通行。

人脸识别技术流程。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些***1能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

人脸识别与报警

系统可以对每个通道进行人脸布防预警，人脸抓拍识别的照片，通过建模与数据库中的人脸进行比对，如果阈值到达预设的范围，系统会通过声音、光源等方式发出报警信号。

人脸检索

人脸检索是指系统输入带人脸照片，自动检测出照片中的人脸信息并截取人脸照片，用户选取需要检索的人脸，设置人脸相似度阈值、时间等信息，并显示相似的人脸结果。