新零售:AI+RFID的线下智能支付场景初级分析

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关于线下智能支付你了解多少?

近期,随着淘咖啡、缤果盒子最近不断出现的新闻报端和观众视野,有不少人都去体验这种新奇的购物模式,建立在个人信用基础之上的极速支付、人脸识别应用愈加广泛。各家都利用互联网支付来加速了支付环节,提升了用户的整体体验。

讨论:关于新零售下的智能支付场景

急速支付

无人超市,这个在近期渐有赶超“共享单车”的热词,已经成为了大家眼前的一个亮点。马云在近期提出了“新零售”的概念,认为超市、便利店形式的零售店可以不借助收银员来达到“无人超市”。

各大企业也逐渐地让无人超市这一新零售概念成为了现实,无人超市或者无人货架的出现与RFID技术的运用密不可分。
目前,大多数支持无人售卖超市或者一部分的无人货架中的商品都被贴上了一种标签。

这种标签就是电子标签,也是RFID系统中的重要组成部分,电子标签结合自动收银台中的读写系统,帮助消费者完成付费。RFID技术的基本工作原理并不复杂:标签进入磁场后,接收解读器发出的射频信号,凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息(无源标签或被动标签),或者由标签主动发送某一频率的信号(Active Tag,有源标签或主动标签),解读器读取信息并解码后,送至中央信息系统进行有关数据处理。RFID技术作为一项无线通讯技术非常合适投入了新零售的概念之中。

目前无人超市结合RFID技和电子监控等技术,尽可能完美的让一个真正的无人超市呈现在人们的面前。也许智能支付和无人超市为载体的新购物模式的诞生会如同共享单车一般存在着许许多多的需要解决的问题,但是能为用户提供更为便捷的经济生活方式已然成为一种时代趋势。

人脸识别

人脸识别系统基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在该人脸 , 如果存在该人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。

人脸识别的方法

人脸识别的方法很多,主要的人脸识别方法有:

(1)几何特征的人脸识别方法:几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。

(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法:特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

(3)神经网络的人脸识别方法:神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相-it">产品" r>产品" r>产品" r>某 r="h class="。以m为了ttpf="b="。以m为-it">产品" r href=://bai签是能储 ://>产rcom/限脸斆别方法4别产匹酇了识别的斯降低别产匹酇f="b和挨这经正理撰on="zooem/唋为了识com员影p> 了持征脫,需茖采敱拓扑产各zoom旹征拓扑产了入䶶均包含要方/ww思惻方宰 影具有䶶唨官大了,m丯要较,帒o一特徸互)。素的〫份用人允是u.com每丫员的克服m comshihtt特徺些投ww.迭倭重胟8效凷的="用em/R事后再以mR>产品" r href=识别方法5神些Hausdorff ,需LHD 了识别的斯降低别"htt经 m 5彺签特轮,部〫空甜覙细别率互确-act毫荽t特徺一u.cLHDcom/item/p> 影%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%81%B0%E5%BA%A6" ta"noopener norefeer not="_blank" rerrer">图像灰度的统计特性的。一u.com脸与特循主各些u.吷的://w媄些集速度快,需ike众同:/LHDtps://b立同些集速度些了“099傂这些因此戧品性储些u.的距离信omsh性验蓙m LHDt和同光照条仏䋸二同姺 c人蕈凌好识别方法6覆的/ww机(%E5%9B%BE%E5%83%8F%E7%81%B0%E5%BA%A6" SVMrrer">图像灰度的统计特性的。SVM) 了识别的斯降低分的/ww机em/%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%8E%8B%E7%BC%A9" ta nore9el=ankE%Aner nAankner nooprel=ankF rel=s="woABrrer">图像灰度的统计特性的。型com/ta人领" r“檄正亄丶唷的试u.使中ichan机题验风险泛sh11旁竞企要妥卼基>

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