Лицом к лицу: распознавание лиц через Битрикс24

В середине апреля разработчики Битрикс провели масштабную презентацию новой версии Битрикс24. Эту презентацию ждали и те, кто уже использует Битрикс24, и те, кто только собирается на него переходить. Вряд ли будет рекламой сказать, что Битрикс24 сегодня очень популярен, и за счет постоянного обновления и доработок он отвоевывает все новые и новые сегменты рынка. Мы сами используем Битрикс24 для построения рабочего процесса, поэтому с интересом слушали о новых “фишках”.

Изменилось многое: система постановки и контроля задач, тарифы (как ни странно, Битрикс подешевел), а также технология распознавания лиц. Мы успели попробовать и протестировать далеко не все, но потенциал использования нейронной сети распознавания фотографий нам кажется огромным.

Как работает нейронная сеть

Под сложным названием “нейронная сеть” скрывается не менее сложный алгоритм. “Нейронной” сеть называется потому, что по принципу работы она похожа на нервную систему человека. При помощи нейронных сетей можно решать сложные и многоуровневые прикладные задачи, при этом нейронная сеть, в отличие от традиционных алгоритмов, обучаема.

Машинное обучение было использовано, чтобы научить нейронную сеть распознавать лица людей через веб-камеру компьютера. Происходит это следующим образом:

• человек попадает в поле видимости веб-камеры;
• веб-камера делает снимок и передает его в программу распознавания;
• программа распознает фотографию и сверяет ее с имеющейся базой в CRM;
• в результате сравнения человек может быть классифицирован как новый или имеющийся в базе;
• в первом случае программа предложит внести нового пользователя в базу путем заполнения анкеты, во втором случае — найдет его анкету;
• при необходимости, поиск можно проводить не только в собственной базе, но и по социальным сетям.

Что обещают разработчики

На презентации Битрикс24 выступил представитель компании-партнера Битрикса Intech Lab. Эта компания принимала непосредственное участие в реализации сервиса распознавания лиц.

По словам разработчиков, технология распознавания фотографий позволяет:

• определить пол человека с точностью 99%;
• определить возраст человека с погрешностью 3 года;
• определить эмоции человека.

Улучшенный алгоритм распознавания лиц повысил точность распознавания в 1,5 раза, также в несколько раз увеличилась точность поиска на этнических базах. При этом, если поиск будет происходить по базе ВКонтакте, то оцениваться будут все фотографии пользователя, а не только его аватарка. Это увеличивает шансы найти нужного человека, ведь на разных фотографиях он может быть изображен в разных ракурсах. Результатом поиска человека по профилям ВКонтакте будет являться подборка профилей, отсортированная по уменьшению процента совпадения. Конечно, механизм еще не идеален, и система “узнает” далеко не всех пользователей, но это скорее дело времени.

Кому пригодится распознавание лиц

Если раньше технологии распознавания лиц и поиска людей по базам ассоциировались скорее с действиями спецслужб и были доступны только ограниченному кругу лиц, то теперь они широким шагом идут в повседневность. Вряд ли сейчас можно даже предположить все возможности их применения, скорее всего, возможности будут возникать по мере усовершенствования технологий. Тем не менее, уже сейчас понятно, что технология распознавания лиц будет востребована в бизнесе.

На презентации Битрикс24 спикеры привели пример с карточками. Они рассказали о том, что технология Face-карт для 1С позволяет клиентам не таскать с собой гору карточек, чтобы получать скидки в магазинах, достаточно улыбнуться в камеру на кассе. Face-карт Битрикс24 распознает клиента по лицу, автоматически найдет его карточку в 1С и покажет скидку. Данные о клиенте и его покупке при этом сразу попадут в CRM. Но на возможности Face-карт можно смотреть гораздо шире.

Эта технология позволит:

• Считать и идентифицировать посетителей в магазине. Если разместить веб-камеру при входе в магазин и подключить ее к компьютеру, то система будет весь день фотографировать и распознавать лица людей или даже искать их ВКонтакте. Это позволит не только подсчитать общее количество посетителей, но и отделить новых от повторных. При необходимости, можно будет составить график посещений магазина для конкретного посетителя. Эти знания помогут проводить более грамотную маркетинговую политику.
• Формировать специальные предложения. В социальных сетях пользователей, как правило, указано много информации о нем самом, о его вкусах и предпочтениях. Благодаря возможности поиска людей в социальных сетях, можно будет уйти от абстрактных понятий о целевой аудитории, а делать привлекательные индивидуальные предложения для отдельных клиентов.
• Собирать клиентские базы. База реальных или потенциальных клиентов — это ценный ресурс для компании. Такие базы формируются годами и в дальнейшем редко обновляются, а ведь запросы и интересы пользователей меняются регулярно. При помощи технологии распознавания лиц можно собрать базу потенциальных клиентов буквально за пару часов, например, организовав тематическое мероприятие.
• Быстро сгенерировать лиды. Добавляя в базу информацию о новом пользователе, можно сразу же подумать о том, что ему предложить, а иногда клиент уже приходит с готовым запросом. Теперь добавление нового контакта в базу и генерация лида — это не две разных задачи, а единый процесс.

Панацея для оффлайна?

Появление Face-трекера не произвело эффекта разорвавшейся бомбы, это вполне ожидаемая, хоть и инновационная технология. Скорее всего, еще несколько лет она будет дорабатываться и совершенствоваться, чтобы ускорить и улучшить процесс распознавания лиц, снизить процент ошибок. Тем не менее, розничные оффлайновые магазины, наверняка, начнут использовать ее в ближайшее время. Сейчас интернет-магазины имеют гораздо более совершенные системы аналитики трафика, нежели магазины оффлайн-торговли, поэтому система распознавания лиц может стать для них эффективным инструментом, позволяющим в прямом смысле слова посмотреть “в лицо” своей аудитории.