Начать. Это бесплатно
или регистрация c помощью Вашего email-адреса
Face Recognition создатель Mind Map: Face Recognition

1. Ожидаемый результат

1.1. Необходимо разработать два мобильных приложение: 1) Для регистрации face-профайла пользователя. Приложение кросс-платформенное (они так считают), достаточно мвп-решения, очень простенькое, поскольку будет использоваться внутри бета-групп тестирования либо закрытых групп тестирования. 2) Полноценное приложение на Android платформу 5.0 и выше. Приложение автозахвата лица и его распознавание образа оцифрованного. Будет работать на мобильных устройствах в прикассовых зонах и которое будет делать непосредственно автозахват лица пользователя, отправлять оцифрованный образ в облако, распознавать и дальше участвовать в процессе оплаты с помощью лица.

1.2. ТЗ проекта

2. Холдеры проекта

2.1. RE:ACTOR

2.1.1. Татьяна Сушко

2.2. OKKO

2.2.1. Сергей Куликовский

3. Кейсы и альтернативные решения

3.1. Альтернативные решения

3.1.1. SmartFace

3.1.1.1. Описание

3.1.1.1.1. SmartFace - это сервис использующий машинное обучение и системы видеонаблюдения для реализации Real time marketing, Face2Pay и подбора программ лояльности на основании распознавания лица. Готовы обсудить возможность проведения бесплатного пилотного проекта.

3.1.1.1.2. Материалы

3.1.1.2. Предварительная стоимость пилота

3.1.1.2.1. Пилотный проект - бесплатно В дальнейшем: оборудование одной кассы $200-300 (камера, планшет, SmartFace Edge) SmartFace as a Service* $5/кассу/месяц + $5/1000 операций

3.1.1.3. Время запуска

3.1.1.3.1. Быстро От пары дней до одной недели

3.1.1.4. Сложность внедрения

3.1.1.4.1. Низкая сложность внедрения технологии. Есть вариант интеграции с уже существующими камерами и покупки/аренды новых. Желательно хорошее интернет соединение (от 5 Мбит/с)

3.1.1.5. Преимущества

3.1.1.5.1. - Идентификация клиента в потоковом видео - Сегментация согласно программы лояльности в реальном времени - Формирование индивидуального предложения - Доставка предложения удобным для клиента способом - Лицо – интрумент оплаты и ключ к программе лояльности - Привлечение новых клиентов - Исключение внутреннего мошенничества - Создание коалиционных программ лояльности

3.1.2. Riddletag

3.1.2.1. Описание

3.1.2.1.1. Riddletag - это стартап, который разрабатывает программное обеспечение и IT-продукты, используя технологии распознавания лиц, распознавания и идентификации, создавая инновационные решения для розничной торговли, банков, финтех-компаний и онлайн-сервисов. Продукт Facecard - это биометрические платежи с использованием биометрических параметров лица для розничной торговли.

3.1.2.1.2. Материалы

3.1.2.2. Предварительная стоимость пилота

3.1.2.2.1. <$30K

3.1.2.3. Время запуска

3.1.2.3.1. Требуется обсуждение. Предварительно : - Запуск готового продукта.

3.1.2.4. Сложность интеграции

3.1.2.4.1. Низкий уровень сложности: - Интеграция готового продукта.

3.1.2.5. Преимущества

3.1.2.5.1. - Персонализация в реальном времени - Улучшенное обслуживание клиентов - Точные данные - Плавная интеграция

3.1.3. Rockets

3.1.3.1. Описание

3.1.3.1.1. Это технология, использующая методы компьютерного видения, для автоматизированного сбора данных, поступающих с видеокамер и последующего их анализа и аналитики.

3.1.3.1.2. Материалы

3.1.3.2. Предварительная стоимость пилота

3.1.3.2.1. 1000-2000$ Стоимость реализации по всей сети АЗС зависит от модели (b2b, saas), наличия соответствующего железа и суммарного количества посетителей.

3.1.3.3. Время запуска

3.1.3.3.1. 2-3 недели

3.1.3.4. Сложность интеграции

3.1.3.4.1. Сложность внедрения зависит от наличия компетентных бизнес аналитиков на стороне клиента. Если их нет, компания привлекает таких за отдельную плату и создает рабочую группу для сопровождения проекта. Если бизнес аналитики у клиента есть и ему достаточно вовремя получать технически обоснованные данные, то внедрение считается простым.

3.1.3.5. Преимущества

3.1.3.5.1. - Возможность принятия стратегических решений для роста прибыли - Оптимизация графика работы касс и продавцов - Оптимизация операционных расходов - Увеличение товарооборота на 2-5% - Увеличение денежного оборота на 3-10% - Увеличение среднего чека - Повышение эффективности рекламных кампаний - Повышение лояльности покупателя - Увеличение точности прогнозов покупательской активности

3.1.4. FaceX

3.1.4.1. Описание

3.1.4.1.1. FaceX предлагает платформу для решений построенных на распознавании лиц. Используя распознавание лиц, идентификацию лица и половую принадлежность, обычный магазин может стать умным магазином улучшив обслуживание покупателей и их покупательский опыт.

3.1.4.2. Функции

3.1.4.2.1. функции, которые FaceX реализовали, это счетчик клиентов, время внимания, приветствие клиентов и целевая реклама.

3.1.5. Deeplytics

3.1.5.1. Описание

3.1.5.1.1. Решение Deeplytics позволяет идентифицировать пользователя с помощью камеры. Оно анализирует изображения, извлеченные с камер (смартфон, веб-камера ...), и собирает информацию, данные, чтобы предоставлять индивидуальные услуги.

3.1.5.2. Особенности

3.1.5.2.1. Решение Deeplytics имеет: - масштабируемую базу данных - аналитику в реальном времени - интернет / автономное решение - кросс-платформенность.

3.1.6. Face[note]

3.1.6.1. Описание

3.1.6.1.1. Facenote - технология идентификации лица, которая помогает компаниям распознавать своих самых ценных клиентов. Потребители предоставляют селфи для участия в различных акциях, Facenote обрабатывает и сохраняет данные о пользователе. Facenote повышает вовлеченность клиентов в программу лояльности, а также предоставляя сотрудникам магазина информацию об их покупательском поведении, предпочтениях по стилю и о многом другом.

3.1.6.1.2. Материалы

3.1.6.2. Кейсы

3.1.6.2.1. Клиенты и партнёры Продукт успешно реализуется на территории США.

3.1.6.3. Преимущества

3.1.6.3.1. - Не требуется никакого специального оборудования. - Клиенты решают принимать ли участие, отправив селфи. - Менее 5 секунд, чтобы запомнить новых клиентов в режиме реального времени. - Вы определяете, какой опыт получат ваши клиенты, предоставляя персонализированный призыв к действию. - Единая база клиентов. - Аналитические данные для лучшего понимания клиентов.

3.1.7. Программа распознавания лиц QBO лояльность

3.1.8. IncoreSoft | Home

3.1.8.1. Cистема відеоаналітики для міста і бізнесу VEZHA

3.1.9. Виробник та інтегратор систем відеоспостереження та відеоаналітики | TRASSIR

3.1.10. K-Systems | Установка и монтаж систем видеонаблюдения | ip-видеонаблюдение | контроль доступа | оборудование для систем безопасности | камеры видеонаблюдения в Украине

3.2. Кейсы

3.2.1. FacePay24: у супермаркетах Києва тепер можна платити обличчям (відео)

3.2.2. «Знать клиента в лицо»: сплав технологий и маркетинга

3.2.3. Экс-разработчик «ПриватБанка» создал технологию распознавания лиц – аналог Face ID. Как она работает

3.2.4. Для борьбы с коронавирусом Киев приобрел 400 видеокамер с функциями измерения температуры и распознавания лица, систему за 65 млн грн установят до 25 апреля - ITC.ua

3.2.5. Винницкий стартап создал систему распознавания номеров авто и лиц. Ее уже используют в городе

3.2.6. Системы распознавания лиц - кейс оптимизации выдачи кредитов в "КредитМаркет"

3.2.7. Як тисячі камер знайдуть вас за 5 секунд. Історія українського стартапу Traces AI

4. Дополнительные команды

4.1. BITNAG

4.1.1. Экс-разработчик «ПриватБанка» создал технологию распознавания лиц – аналог Face ID. Как она работает

4.2. ZPOKEN.AI

4.2.1. Описание

4.2.1.1. Технология автоматического распознавания лиц и эмоций основанная на обработке видеопотока камер наблюдения использует алгоритмы нейронных сетей и фильтрации для определение лиц и их идентификации в случае нахождение похожих образцов в базе данных. В основе технологии лежит система превращения образов в векторный вид и его обработка с поиском идентичных векторов в базе данных.

4.2.1.2. Материалы

4.2.1.2.1. Прещентация

4.2.2. Предварительная стоимость пилота

4.2.2.1. Требуется обсуждение Зависит от функционала

4.2.3. Время запуска

4.2.3.1. Быстро Интеграция готового продукта.

4.2.4. Сложность внедрения

4.2.4.1. Низкая сложность внедрения технологии.

4.2.5. Особенности

4.3. Распознавание лиц покупателей для ритейла | Алгоритм опознания посетителей и покупателей FindFace

4.3.1. NtechLab - дополняя интеллект

4.4. Команда экспертов по машинному обучению | VisionLabs

4.5. Face2Loyalty — новая система лояльности

4.5.1. Face 2 Pay

4.5.1.1. ABB FaceID ENG 19 09 18

5. Предложенные команды

5.1. OKKO Face Recognition

6. СТАТУС

6.1. Проект приостановлен