基于深度学习的监控视频中检测客户年龄、性别和表情方法
计算机视觉与模式识别
2025-03-04 v1 机器学习
摘要
在当前信息时代，客户分析是任何业务成功的关键角色。由于客户人口统计信息主要决定其偏好，识别和利用客户的年龄与性别信息用于销售预测，可最大化零售销售额。本文提出了一种基于计算机视觉的方法，用于监控视频中的年龄和性别预测。该方法利用Wide残差网络和Xception深度学习模型的有效性来预测消费者的年龄和性别人口统计信息。该方法设计用于与典型CCTV视频监控系统中捕获的原始视频配合使用。在非均匀照明、因拥挤导致的遮挡以及环境噪声的情况下，使用低分辨率摄像机捕获的真实服装店监控视频上进行了有效性评估。该系统还可以检测客户在购买期间的面部表情，这些信息可用于为其客户群体制定有效的营销策略，以最大化销售额。
引用
@article{arxiv.2503.00453,
title = {Deep Learning based approach to detect Customer Age, Gender and Expression in Surveillance Video},
author = {Earnest Paul Ijjina and Goutham Kanahasabai and Aniruddha Srinivas Joshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.00453},
year = {2025}
}