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效率与体验为先!浅谈智慧食堂的人脸识别选型与部署

2021-01-25 14:48 · 稿源:站长之家用户投稿

近年来,智慧食堂解决方案相当火热,以用户群庞大、刚性需求强、市场空间充裕著称,尤其匹配K12校园场景下的食堂运营需求。

K12场景通常要求无现金支付,一方面是保证供餐高峰期的支付效率,另一方面则是学生在校园中不适宜携带过多现金。过去K12食堂通常采取一卡通支付系统,但仍存在一些问题:

对学生来说,传统刷卡就餐需要携带一卡通,这就存在卡片遗失、忘带、消磁、盗刷等使用问题。同时K12场景下的学生不适合携带手机,也就无法使用手机支付。

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对家长来说,一卡通充值不便,需要携带现金前往窗口充值;其次消费记录不清晰,家长只知道花了多少钱,不知道花在哪里。

对食堂来说,传统刷卡就餐的点餐、结算、充值都依靠人工完成,效率不高,容易出现误差。另外,食堂也希望充分了解学生的就餐需求与喜好,以提升备餐精准度避免浪费。

随着人脸识别技术的成熟,以及信息化管理水平的提升,以刷脸为支付手段的智慧食堂解决方案开始流行,针对性解决了传统刷卡就餐的不便之处。

【智慧食堂解决方案介绍】

智慧食堂解决方案整体可分为应用层、业务层与能力层。

应用层包括直接面向终端用户的人脸识别支付一体机,用于充值、查询和线上订餐的小程序与服务号,提供了更多样的服务和更便利的体验;业务层则是食堂自身使用的运营管理后台,用于商户管理、设备管理、交易管理、对账结算以及业务运营,以信息化手段实现运营效率的提升;能力层则是底层技术构建的业务基础,包括人脸识别、支付通道、信息化管理等等,这部分往往是解决方案商产品实现差异化的关键。

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尽管智慧食堂解决方案的底层产品逻辑大同小异,但在实际体验中仍存在差别,这往往取决于方案商对行业的理解,譬如解决方案落地的可行性,支付模式的灵活性,以及人脸识别算法的选型与部署。

方案可行性受制于历史原因:大量食堂过去数十年都采用传统刷卡模式,短时间内彻底改变并不现实,所以往往更愿意兼容性更强的智慧食堂解决方案,即与原系统打通而非取代,且同时支持刷脸、刷卡和手机支付等多样化方式。

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支付模式的灵活性需求则源于食堂多样化的经营方式。相比传统刷卡支付只能手动输入菜品金额并刷卡支付,智慧食堂解决方案可以实现更多样化的支付模式,除了自由输入菜品金额扣款,还可以定额扣款,分时段定额扣款,以及通过小程序订餐,消费者到窗口取餐的核销扣款。多样化的支付模式既可以提升食堂支付效率,也能进一步拓宽食堂的业务空间。

上述两点属于产品逻辑,人脸识别则是底层技术的关键,直接决定支付效率与产品体验,选择合适的算法供应商是搭建能力层的重中之重。

【智慧食堂人脸识别算法选型与部署】

智慧食堂方案在进行算法选型时,有几项因素需要重点考虑:精度与效率的平衡;孩子快速长大伴随的面部变化;人脸识别底库照的筛选与更新;活体检测对摄像头选型的需求;设备部署中光线与大小角度的干扰。

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首先,涉及到支付环节,人脸识别算法既需要较高精度,尽量避免误识,又要兼顾食堂高峰期的支付效率,尽量避免拒识,所以算法阈值需要在误识率和拒识率两方面取得平衡。在此推荐虹软视觉开放平台的人脸识别SDK,以免费、离线著称,尤其是近期发布的ArcFace4.0算法精度大幅提升,进一步降低了误识率和拒识率,在智慧食堂解决方案上匹配度很高,也被业内多家方案商选用。

其次,需要重点关注K12场景下孩子们快速成长带来的面部变化。由于支付场景下人脸识别的设定阈值较高,面部特征变化可能导致支付失败。面对该情况,用户可定期通过小程序或者公众号号更新人脸识别底库照片,或者将刷脸支付时拍下的照片作为底库照进行更新。

另外,人脸识别底库照注册时需要保证照片质量,可以通过FQ(图像质量检测算法)对底库进行批量筛选,质量不合格的要求学生重新上传。高质量的人脸识别底库将大幅提升识别效率与使用体验,也能避免很多后续问题。市面上具备FQ功能的算法并不多,虹软开放平台的ArcFace4.0是一例。

该功能可以将摄像头拍下的照片进行标准化评估,去除模糊、大角度、逆光、暗光、强光等低质量的人脸图像,从而大幅提升识别速度,也能帮助优化底库人脸照,在上万张照片中快速筛除不合格的注册照,让人脸识别从底库的特征值开始就更加准确。

最后,除了人脸识别以外,活体检测也是支付场景下不可缺少的部分,通过双目摄像头同时进行RGB活体检测和IR活体检测,是兼顾效果与性价比的优良选择。同时,设备部署时需要充分考虑实地场景中外部光线对摄像头的干扰,安装高度也需要考虑学生身高差异,避免大小角度对人脸识别造成过度影响。

随着教育信息化的推进,传统K12校园食堂的智慧化改造基本已成定局,充裕的市场空间正逐渐展开。在智慧食堂解决方案的三个层面中,应用层的用户体验、业务层的产品逻辑与能力层的人脸识别算法选型,将成为决定方案竞争力的关键。

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