人工智能包括很多领域，比如机器学习、机器视觉、语音语义、手势控制等，归结到一点就是跟数据相关。其实，谷歌或百度也可以被称为人工智能公司，因为他们一直在用数据和技术研发产品，再用产品搜集数据，最后形成数据的回流和闭环。 凡是有了数据，就能做各种人工智能相关的东西。人脸识别也是人工智能中的一个领域，其魅力在于：相较于指纹、声纹、静脉识别，具有一定的便捷性，且识别质量非常高，所以人脸识别更能赢得用户的喜好。
人脸识别的过程有哪些？
第一个阶段：人脸检测。对机器来说，人的脸部只是照片或视频流的一个画面，所以机器首先需要通过视觉学习，将人脸标注出来。
第二环节：质量判断。只是因为在人群中多看了你一眼，机器便产生了25帧或30帧的画面，其中包括正脸、侧脸、仰角、俯角等各种角度的照片。“质量判断”就是根据预定的算法，挑出质量最高的照片，这张照片有幸入选最终人脸识别的环节。
第三环节：人脸识别。人脸识别会分为1比1比对及1比N比对两个部分。
比如受到电商的冲击（因为用户行为在线上，电商可以掌握后台数据），线下又面临客流量少、数据量不够、监控和收银数据无法打通、只能无差别对待客户等问题。俊竹客流统计也曾跟红星美凯龙、万达、苏宁、麦当劳等商场超市做过深入的交流，商家最想知道的事情，都围绕着三个方面：人群统计、人群属性、人群行为。
用户到店时，首先可以通过人脸识别判断客户身份，其次后台会显示出该客户是否为会员，过往购买数据、喜好，客户的身高、衣着尺码等数据。而后通过店员或经理手中的手持智能设备的后台APP，实现会员到店提醒解决方案。
通过到店人员的年龄、性别甚至是人员属性分析，可以为区域产品推广计划、店面促销效能、VIP客户关怀等更多的营销行为提供有力支撑。基于这样的识别，实体店可以在用户进店后，用数据量化客户的每一个动作和购物环节，这会对商家有非常大的帮助。
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