Case Studies / Umsetzung / Gesichtserkennung mit KI

Gesichtserkennung für den Einzelhandel

MVP

Ein fertig entwickeltes, funktionierendes MVP

Praxisbewährt

Erfolgreiche Validierung des Anwendungsfalls

Software-Erweiterungen

Diverse Erweiterungsmöglichkeiten der Software in Zukunft

Das Projekt befasst sich mit der Optimierung von Info-Terminals, die im Einzelhandel eingesetzt werden. Unser Prototyp erfasste:

Reaktionen der Kund:innen, um Geschlecht und Alter der Zielgruppen zu erkennen, die an den Bildschirmen stehen blieben.
Reaktionen der Kund:innen auf die angezeigten Inhalte, um die Inhalte auf den Bildschirmen zielgruppengerecht zu optimieren und individuell auszuspielen.
Auf diese Art können die Ressourcen in der Erstellung der Inhalte deutlich effizienter eingesetzt werden.

Die Aufgabe

Der Kunde setzt Bildschirme, wie sie etwa aus Baumärkten bekannt sind, ein, um Infomaterial an die Kunden auszuspielen. Herkömmlich ist dies fast ausschließlich einseitige Kommunikation in Richtung des Kunden.

Feedback kann erst im Nachgang über Befragungen eingeholt und damit die Inhalte optimiert werden, was angesichts der hohen Produktionskosten ineffizient ist. Der Kunde wünschte sich:

Direktes Feedback auf die ausgespielten Inhalte

Objektiv auswertbare Reaktionen auf emotionaler Basis

Auswertung der Zielgruppen, die auf die Inhalte ansprechen

Dem Auftraggeber war es von Anfang an wichtig, dass der Datenschutz und die Persönlichkeitsrechte der Kund:innen gewahrt bleiben.

Unser Vorgehen

Grundvoraussetzung war, dass die Applikation ohne Internetanbindung (Datenschutz) und auf möglichst kleinen PCs laufen sollte. Deshalb kam nur eine hardwarenahe Umsetzung mit fertigen Datensätzen infrage.

Die Software wurde in C++ und einem Open Source Framework zur Bildbearbeitung realisiert, das die entsprechenden Deep Learning Funktionalitäten bereitstellte.

C++ ermöglichte hier eine kleine, schnelle Applikation, die die Ressourcen des verwendeten Rechners optimal ausnutzte.

Eine weitere Besonderheit war, dass es sich nicht nur um Einzelbilder, sondern um einen Stream von einer Webcam handelte und die Verweildauer einer Person gemessen werden sollte. Auch hier konnten wir die vom Framework bereitgestellten Techniken optimal einsetzen, um die Bewegungen der Kunden vor der Kamera zu verfolgen.

Um eine langwierige Suche zu vermeiden und den besten Kosten-Nutzen-Faktor für den Kunden zu erzielen, wurden fertig trainierte Modelle verwendet.

Eine geschickte Kombination verschiedener Techniken aus Bewegungs- und Erkennungsalgorithmen konnte die Erkennungsraten signifikant erhöhen.

Das Ergebnis

Bewährtes MVP

Der Kunde erhielt von uns ein fertig entwickeltes, funktionierendes MVP, mit dem er den Anwendungsfall erfolgreich validieren konnte.

Zukunftssichere Flexibilität

Aufgrund der engen Abstimmung mit dem Kunden und der vorausschauenden gemeinsamen Arbeitsweise sind für die Zukunft diverse Erweiterungsmöglichkeiten offen.

Datenschutzkonforme Datenanalyse

In der lokal aufgesetzten Lösung können die gewünschten Daten erfasst, analysiert und ausgewertet werden, während die Anforderungen, was den Datenschutz betrifft, eingehalten werden.

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