计算机视觉识别的方向主要包括人脸识别，文字识别，图像识别，通用物品识别等。
看起来高大上的技术，其实在现实生活中，我们都有过接触，只是这种技术感知力比较弱，想来大概是因为自然。
比如美图秀秀里的美妆，就用到了人脸检测、人脸关键点定位的技术。百度识花，用到了通用物品识别的技术。
就像我们的眼睛，它帮助我们获取了世界百分之八十的信息，平时却不被我们注意。
但有一天，我们会老，眼会花，有人正在衰老，有人已经衰老，谁会成为我们的眼？
一、现状概览
整理了百度和商汤关于CV的技术使用场景，基本可以一览CV的现状。
上图铺开了讲，每一条都可以说很久，不详述。AI技术积累已经存在，大家处于拿着锤子找钉子的状态。如何落地，如何有效变现，是现在pm们抓耳挠腮要想的事情。
二、AI就是经验的复制
我对于CV的理解，或者说期待在于，所有需要人眼观测才能获得经验或者判断的事情，以后都可以利用CV辅助人类获取或决策。
比如，过目不忘认人的本领，将不再是某一类人的特有技能，脸盲症患者也能轻松拥有。
设想一下，第二次进入门店的顾客，机器能帮你识别出来，并能准确告诉你上次他的消费内容、习惯和偏好，销售可以做更有针对性的引导，顾客可以享受独一无二的服务，门店可以根据顾客得到完整的用户画像，调整营销方案，一举多得。
多年导购才能悟出的经验技巧、识人话术，机器通过大量数据学习之后，变成有经验的老导购，时刻在身边辅助你，提醒你。
所以说，个人经验无法快速低成本复制的事情，AI可以做到。
三、开个脑洞
1）智能零售，网上用手投票，线下用脚投票
痛点：（痛点是恐惧）
网上用手点过的地方，都会留下痕迹，用户画像、智能推荐由此产生。
网红电商们利用反馈数据的优势，将快时尚做的风生水起，而线下老牌门店们还处于被动尴尬的地带，在触达用户上总是隔靴搔痒。
举个例子，淘宝一个90后女孩创立的网红女装，一个公司400人，充分利用移动互联网的优势，一年可以做到20亿的交易额，这堪比一些做了多年的知名品牌，这样的业绩怎能不让人恐慌。
线下其实也一样，用脚走过的地方，一样有痕迹，利用CV赋能，同样可以产生用户画像和个性化推荐。
解决方案：
1）门店入口处，利用摄像头采集用户人脸图像并存储，需要具备1s之内采集清晰正面图像的能力。
利用人脸识别技术，可以分析出一天之内进入门店的用户基本信息，如年龄、性别、人种、表情等信息。
2） 门店内，利用自动跟踪摄像机，或者关键位置摄像头，采集人流聚集的影像。
通过人脸识别、人体识别技术，对于人流分布做热点统计，甚至可以追踪到一个人的购买路线图，据此可以对商品的摆放和销售做出调整。
还可以识别出人的情绪，肢体语言，对用户满意度做调查，还可以预防偷窃、暴力等事情发生。
3）收银处，利用人脸识别技术，可以将用户脸部ID与结账单做关联，这样就得到了用户的完整画像和购买行为偏好图。
对于再次进入门店的顾客，之前储备顾客的信息可以发送到销售人员手中，销售可以根据用户的购买记录进行物品重复购买推荐，或进行搭配建议。
总之，拥有了真实的用户数据和购买记录，对于门店自身的定位、布局、商品的摆放、销售方案等每个环节，都可以进行针对性的改善。
千人千面的推荐逻辑不止可以出现在线上，线下同样适用。反正，用户不是用手就是用脚投票~
2）除了看剧，我想知道更多
爽点：（爽点是及时满足）
喜欢追剧的我，每每看到精彩之处，经常会有这样的疑问：
- 演技这么好的男配是谁？他还演过哪些剧？
- 这剧导演是谁？编剧是谁？
- 女主这身衣服是谁家的？包包哪里买？口红色号是多少？
以前遇到这样的问题，必选先暂停影片去搜索相关内容，人物信息还比较容易获得，商品信息就很难找到，因为关键词比较难描述。
比如第几集多少分钟女主穿的衣服是什么，这样的句子基本搜不到相关内容，只能一条条去翻该剧的帖子，期待有人科普。
为了不影响观影体验，一般等看完之后再找，这样经常忘记商品出现的具体位置，还需要反复观看影片查找。
最后都只能不了了之，或者等人科普，但经常科普内容不是我想知道的。
人群：
目标人群可定位在35岁以下女性，一二线城市。参考之前的文章https://www.jianshu.com/p/d06b5b0c2023 （【大数据告诉你】韩剧《今生是第一次》为什么如此高分好评！）
解决方案：
现在有了视觉技术，可以利用人脸识别（公众人物识别）技术，识别出影片中的人物信息，呈现给用户。
利用图像识别技术，识别出某一帧画面中，出现的衣服饰品等内容，利用商品图片搜索技术，搜索出相似商品。
呈现方式有两种：
1）用户暂停影片，给出暂停画面中，识别出的人物/商品信息。如用户感兴趣，可点击查看更多具体信息。
2）利用弹幕互动的实时性，能够在不影响用户的观影体验中，以弹幕的方式给出识别出的人物/商品信息，使得观看体验流畅。如用户感兴趣，可点击弹幕查看更多具体信息。
提高识别准确率：
人物库：针对每一部剧，提前录入该剧的导演/演员表/剧照等已有信息。
商品库：针对每一部剧，提前录入该剧赞助商最新的产品，演员代言的产品，当季时装周最新的产品。
总之，除了看剧，我还想知道更多其他信息。
3）聊点有趣的，你长得像你妈还是像你爸？
痒点：（痒点是满足虚拟自我）
长大后，总是听到有人说，你长得和你妈妈年轻时一模一样哟~
也许你还听说过类似的论断：
你和你爸是一个模子里刻出来的；
你小时候长得和你姑一模一样；
你长得越来越像你舅了；
嗯哼，到底有多像呢？我需要一个评分软件，帮我评测一下~
解决方案：
人脸比对并返回置信度评分，该技术如果不用在远程身份核实上，换个场景使用会不会变有趣？
从眉眼到嘴吧再到脸型，挨个打个分，对比一下两人到底是眼睛更像，还是鼻子更像。
有图有评分，验证一下中国的老话，到底是不是女儿像爸，儿子像妈，外甥像舅，侄女像姑~~ 哈哈哈，想想都有趣~
选个对的时机，比如母亲节父亲节什么的，配上有趣的文案，运营方式得当，这也许就是下一个刷爆朋友圈的应用。
每年总会有那么一两次，会出现一些刷爆朋友圈的图片，比如18岁的青春照；八一建军节的红军装。
我发现，这其中的套路有两点，一是一定要踩到某个大家有共识的时间点，比如节假日，元旦、建军节之类的。
二是图片的内容一定是具有个人特质的，无明显ps痕迹的，与当前时间氛围相符的，或美或怪或充满回忆，晒出来不突兀反而很应景很有趣的图片。
扯远了。。。反正，AI可以很有趣~
四、未来已来，未来可期
对于CV的期待，就好比可以期待我们拥有了千里眼，可眼观六路，甚至六十路。
快手为了配合整改，需要招聘3000人扩容自己的审核团队，早前今日头条招聘2000人审核团队，单纯依靠人工审核不是长久之计，CV在视频内容监管上能有多大赋能，未来可期。
和电子商务结合、和社交网络结合、和通信工具结合、和媒体结合、和社区结合等等，每一个方向，CV都可以为他们赋能。
