摘要
随着零售行业的快速发展以及消费者行为模式的不断变化，门店客流分析已经成为了商家制定营销策略、优化运营管理的重要手段。
传统的客流统计方法如人工计数、红外感应等，存在着准确率低、效率低、无法获取顾客特征信息等问题。
而人脸识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术，具有非接触性、便捷性、准确率高等优势，为门店客流分析提供了新的解决方案。
本文首先介绍了人脸识别技术和门店客流分析的相关概念，然后回顾了人脸识别技术在门店客流分析中的应用现状，并对现有的主要研究方法进行了分析，包括人脸检测与识别算法、客流统计方法、客流特征分析方法等。
最后对基于人脸识别的门店客流分析系统未来的发展趋势进行了展望。
关键词：人脸识别；客流分析；门店管理；深度学习；模式识别
近年来，随着计算机视觉、模式识别以及人工智能技术的快速发展，人脸识别技术[1]逐渐成熟并被广泛应用于安防监控、身份验证、金融支付等领域。
人脸识别技术利用计算机对人脸图像进行分析和处理，提取出人脸的特征信息，并与数据库中的人脸模板进行比对，从而实现对人脸身份的识别。
相较于传统的身份识别技术如密码、IC卡等，人脸识别技术具有非接触性、便捷性、安全性高等优点，因此在商业领域也得到了越来越多的应用。
门店客流分析是指对进入门店的顾客数量、流动轨迹、停留时间、消费行为等数据进行统计和分析，以帮助商家了解顾客行为模式、优化门店布局、提升运营效率、制定精准营销策略。
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