Reconocimiento facial, el mejor método para clusterizar audiencias

El reconocimiento facial es un nuevo método de marketing para obtener métricas del mundo offline en tiempo real. ¿Cómo funciona? Descúbrelo en este artículo.

Reconocimiento facial

El futuro del marketing se gesta diariamente. El análisis exhaustivo de la Big Data es considerada la clave para crear nuevas y mejores estrategias de marketing. No obstante, el reconocimiento facial es un nuevo método para obtener métricas del mundo offline en tiempo real.

¿De qué hablamos cuando decimos reconocimiento facial? De un sistema capaz de determinar la edad, género o raza de una persona. Mediante un análisis primario de sus rasgos faciales y cómo estos varían en cuestión de segundos, la cámara proyecta qué es lo que el individuo está sintiendo: alegría, neutralidad, ira…

No obstante, debemos hacer una salvedad: la “detección facial” no debe confundirse con el “reconocimiento facial”. La primera consiste en recabar datos básicos de la persona, pero no los guarda luego en una base de datos. Por ende, un mismo sujeto puede ser identificado dos veces en distintos momentos; un inconveniente que aumenta el margen de error en las métricas.

El reconocimiento facial conlleva un análisis mucho más profundo. Se examina la biometría del rostro de la persona con detenimiento; paso seguido, se lo vincula con información en la web hasta dar con su identidad. Una vez identificado, y mediante previa y obligatoria aprobación del individuo, esa data se guarda en una base de datos. En caso que vuelva a pasar frente a la cámara, esta lo reconocerá.

La relevancia que dichas herramientas han adquirido a la hora de analizar a los públicos es cada vez mayor. Los profesionales en marketing destinan sus esfuerzos a entender a los consumidores. Por ende, entender y perfeccionar este método es la mejor manera de obtener insights valiosos.

Es un método que de hecho nuclea diversas disciplinas como el procesado de imágenes y el reconocimiento de patrones. Además, involucra una amplia gama de expertos tanto en investigación informática, como en neurociencia e incluso psicología.    

Las 4 etapas del reconocimiento facial:
1. Detección de rostro

Encuentra que hay un rostro en la imagen. Si se trata de un video, también podemos hacerle un seguimiento. Proporciona la localización y la escala a la que encontramos ese rostro.

2. Alineación de rostro

Primero, localiza las componentes del rostro. Luego, mediante transformaciones geométricas, los normaliza mediante propiedades geométricas como el tamaño, la pose y fotométricas como la iluminación. Para eso, toma de parámetros elementos específicos y muy únicos de cada individuo.

Esto puede ser la distancia entre las pupilas, la posición de la nariz, o la distancia entre las comisuras de los labios. También se debe definir el tamaño de las imágenes y la gama de colores.

3. Extracción de características

Proporciona información para distinguir entre las caras de diferentes personas según variaciones geométricas o fotométricas. 

4. Reconocimiento

El vector de características obtenidas es comparado con los vectores de características obtenidos de rostros en la base de datos. Los resultados dependen de las características recopiladas para representar el patrón de la cara; además de los métodos de clasificación utilizados para distinguir entre rostros.

El “Smile to pay” de Alibaba

En septiembre de 2017 la empresa china de ecommerce Alibaba lanzó un sistema de reconocimiento facial llamado “Smile to pay” (“Sonríe para pagar”). Se llevó a cabo en uno de los restaurantes KFC de aquel país. Para procesar el pago una vez elegido el pedido. Los clientes solo debían sonreír mirando fijamente a la pantalla de un aparato de autoservicio. De este modo, el sistema reconocía los rasgos del usuario y corroboraba que estuviera o no en la base de datos. A continuación, si lo estaba, ejecutaba la transacción correspondiente.

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