一种基于人脸识别的客户管理方法及系统

摘要

本发明提供了一种基于人脸识别的客户管理方法及系统。其中，所述方法包括：S1，接收相机获取的客户进入监控区域的视频图像；S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，并存储所述人脸识别结果；S3，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；S4，基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，若是，则转S5；否则转S1；S5，基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档案。本发明的方案一方面利用人脸识别技术自动获取到身份信息，另一方面利用客户的活动特征来分析其是否为潜在客户，进而可以快速创建客户档案。

权利要求

1.一种基于人脸识别的客户管理方法，其特征在于：所述方法包括：S1，接收相机获取的客户进入监控区域的视频图像；

S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，并存储所述人脸识别结果；

S3，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；

S4，基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，若是，则转S5；否则转S1；

S5，基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档案；

所述活动特征包括轨迹特征及交流特征；

则步骤S3中所述基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：对该客户进行跟踪识别，以确定其在所述监控区域内的活动位置点，以得出轨迹特征；以及，当业务人员与该客户处于相伴状态时，对该客户的交流状态进行识别，以得出交流特征；

将所述轨迹特征和所述交流特征进行关联，以作为所述活动特征；

步骤S4中所述基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，包括：S40，对所述轨迹特征中的活动位置点进行聚类分析，以识别该客户在所述监控区域内的活动区域，基于所述活动区域的属性得出第一潜在值；

S41，基于所述交流特征中的交流状态得出第二潜在值；

S42，基于所述第一潜在值和所述第二潜在值计算得出第三潜在值；若所述第三潜在值大于阈值，则判定该客户为潜在客户；

其中，1)对于第一潜在值：预先给各监控区域子区域赋予不同的第一初始子值，将客户去过的监控区域子区域的第一初始子值进行累加，以得出第一潜在值；2)对于第二潜在值：预先给各表情、动作以及表情和动作的结合按一定顺序赋予第二初始子值，将客户在指定时段内的表情和/或动作的得分进行累计，进而得出第二潜在值；

其中，采用聚类算法来对客户的位置点数据进行聚类，以实现将各位置点归属于对应的监控区域子区域，将位于监控区域子区域门外设定区域内且停留时间达到第一时间阈值的位置点归属于该监控区域子区域，但是其中的设定区域应当排出虽然处于门口区域但视觉上无法观测到监控区域子区域内部的区域；

所述交流特征中还包括与所述轨迹特征的时间关联关系，基于所述时间关联关系对所述第三潜在值进行修正；

S43，分析该客户在所述视频图像中的跟踪连续性；

*

S44，若所述跟踪连续性不满足预设条件，则使第三潜在值＝γ1 第三潜在值；否则，使*

第三潜在值＝γ2第三潜在值，其中，γ1<1，γ2>1；

其中，跟踪连续性为客户失去跟踪识别即识别不到的次数，预设条件为对应该次数的一个合理的阈值，若识别不到的次数小于该阈值，则判定其满足预设条件；而若识别不到的次数大于该阈值，则判定其不满足预设条件；

S45，基于所述视频图像提取客户的外貌特征及穿着特征，其中，所述外貌特征包括人脸信息、身高信息；

S46，基于所述外貌特征及穿着特征与排除条件进行比对，其中，所述排除条件基于年龄确定；若比对结果为不匹配，则转S47；

S47，向业务人员终端发送确认请求，若所述业务人员终端反馈为是，则转S5。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述相机为设置于所述监控区域内的分布式相机。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：在步骤S5之后，还包括：将创建的所述客户档案发送至所述业务人员终端处，在设定时段内若接收到所述业务人员终端的反馈，则基于所述客户档案生成服务菜单，并将所述服务菜单发送至指定终端。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述指定终端包括业务人员终端、监控区域子区域终端及库房终端。

5.用于实现权利要求1‑4任一项所述方法的一种基于人脸识别的客户管理系统，其特征在于：所述系统包括相机、处理模块；其中，所述相机，用于获取客户进入监控区域的视频图像；

所述处理模块，用于基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，并存储所述人脸识别结果；以及，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，若是，则基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档案。

6.一种电子设备，所述设备包括：存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

其特征在于：所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如权利要求1‑4任一项所述的方法。

7.一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1‑4任一项所述的方法。

说明书

一种基于人脸识别的客户管理方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种基于人脸识别的客户管理方法、系统、电子设备及计算机存储介质。

背景技术

[0002] 随着科技的进步，越来越多的商家开始利用电子化手段来管理客户的档案信息，但是，现有的客户档案管理方法仍然是由人工输入客户信息以创建客户档案，后续再对该
档案进行管理及使用。显然，这与传统的纸质化档案管理方法相比，仅是改变了档案的管理
媒介及输入输出手段而已，并没有给商家在档案创建及管理上带来更为高效、便捷的体验。

发明内容

[0003] 为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于人脸识别的客户管理方法、系统、电子设备及计算机存储介质，以实现客户档案管理的高效、便捷。

[0004] 本发明的第一方面提供了一种基于人脸识别的客户管理方法，所述方法包括：

[0005] S1，接收相机获取的客户进入监控区域的视频图像；

[0006] S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，并存储所述人脸识别结果；

[0007] S3，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；

[0008] S4，基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，若是，则转S5；否则转S1；

[0009] S5，基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档案。

[0010] 优选地，所述相机为设置于所述监控区域内的分布式相机。

[0011] 优选地，所述活动特征包括轨迹特征及交流特征；

[0012] 则步骤S3中所述基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：

[0013] 对该客户进行跟踪识别，以确定其在所述监控区域内的活动位置点，以得出轨迹特征；以及，当业务人员与该客户处于相伴状态时，对该客户的交流状态进行识别，以得出
交流特征；

[0014] 将所述轨迹特征和所述交流特征进行关联，以作为所述活动特征。

[0015] 优选地，步骤S4中所述基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，包括：

[0016] S40，对所述轨迹特征中的活动位置点进行聚类分析，以识别该客户在所述监控区域内的活动区域，基于所述活动区域的属性得出第一潜在值；

[0017] S41，基于所述交流特征中的交流状态得出第二潜在值；

[0018] S42，基于所述第一潜在值和所述第二潜在值计算得出第三潜在值；若所述第三潜在值大于阈值，则判定该客户为潜在客户。

[0019] 优选地，所述交流特征中还包括与所述轨迹特征的时间关联关系，基于所述时间关联关系对所述第三潜在值进行修正。

[0020] 优选地，在步骤S5之后，还包括：

[0021] 将创建的所述客户档案发送至所述业务人员终端处，在设定时段内若接收到所述业务人员终端的反馈，则基于所述客户档案生成服务菜单，并将所述服务菜单发送至指定
终端。

[0022] 优选地，所述指定终端包括业务人员终端、监控区域子区域终端及库房终端。

[0023] 本发明的第二方面提供了一种基于人脸识别的客户管理系统，所述系统包括相机、处理模块；其中，

[0024] 所述相机，用于获取客户进入监控区域的视频图像；

[0025] 所述处理模块，用于基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，并存储所述人脸识别结果；以及，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；基于所述活
动特征判断该客户是否为潜在客户，若是，则基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档
案。

[0026] 优选地，所述相机为设置于所述监控区域内的分布式相机。

[0027] 优选地，所述活动特征包括轨迹特征及交流特征；

[0028] 所述处理模块基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：

[0029] 对该客户进行跟踪识别，以确定其在所述监控区域内的活动位置点，以得出轨迹特征；以及，当业务人员与该客户处于相伴状态时，对该客户的交流状态进行识别，以得出
交流特征；

[0030] 将所述轨迹特征和所述交流特征进行关联，以作为所述活动特征。

[0031] 优选地，所述处理模块基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，包括：

[0032] 对所述轨迹特征中的活动位置点进行聚类分析，以识别该客户在所述监控区域内的活动区域，基于所述活动区域的属性得出第一潜在值；

[0033] 基于所述交流特征中的情绪状态得出第二潜在值；

[0034] 基于所述第一潜在值和所述第二潜在值计算得出第三潜在值；若所述第三潜在值大于阈值，则判定该客户为潜在客户。

[0035] 优选地，所述交流特征中还包括与所述轨迹特征的时间关联关系，所述处理模块还基于所述时间关联关系对所述第三潜在值进行修正。

[0036] 优选地，所述处理模块还用于：

[0037] 将创建的所述客户档案发送至所述业务人员终端处，在设定时段内若接收到所述业务人员终端的反馈，则基于所述客户档案生成服务菜单，并将所述服务菜单发送至指定
终端。

[0038] 优选地，所述指定终端包括业务人员终端、监控区域子区域终端及库房终端。

[0039] 本发明的第三方面提供了一种电子设备，所述设备包括：

[0040] 存储有可执行程序代码的存储器；

[0041] 与所述存储器耦合的处理器；

[0042] 所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如前任一项所述的方法。

[0043] 本发明的第四方面提供了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上任一项所述的方法。

[0044] 本发明的有益效果在于：

[0045] 本发明利用人脸识别技术在第一时间直接得出入场客户的身份信息；还通过对客户进场后的活动特性进行分析来识别潜在客户，于是，可以基于人脸识别结果和潜在客户
判断结果后台直接创建客户档案，免去了业务人员手动创建客户档案的繁琐，高效、便捷，
而且也有利于为客户提供更为及时的服务。

附图说明

[0046] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对
范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这
些附图获得其他相关的附图。

[0047] 图1是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户管理方法的流程示意图；

[0048] 图2是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户管理系统的结构示意图；

[0049] 图3是本发明实施例公开一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

[0050] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是
本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施
例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

[0051] 因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通
技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范
围。

[0052] 应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

[0053] 在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方
位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元
件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

[0054] 此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0055] 需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例中的特征可以相互结合。

[0056] 实施例一

[0057] 请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户管理方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的一种基于人脸识别的客户管理方法，所述方法包括：

[0058] S1，接收相机获取的客户进入监控区域的视频图像；

[0059] S2，基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，并存储所述人脸识别结果；

[0060] S3，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；

[0061] S4，基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，若是，则转S5；否则转S1；

[0062] S5，基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档案。

[0063] 在本发明实施例中，本发明的技术方案一方面利用人脸识别技术可以在第一时间直接得出入场客户的身份信息，同时，还对客户进场后的活动特性进行分析，基于活动特性
分析可以判断出该客户是否是潜在客户(例如对本商家所提供的服务感兴趣，或想要体验，
甚至需要办理会员等)，于是，本发明的方案可以基于人脸识别结果和潜在客户判断结果在
后台直接创建客户档案，免去了业务人员手动创建客户档案的繁琐，高效、便捷，而且也有
利于为客户提供更为及时的服务。当然，创建的客户档案中所需要的其他信息，可以由相关
业务人员后期补充或修改。

[0064] 其中，可以采用基于人脸特征点的识别算法(Feature‑based recognition algorithms)、基于整幅人脸图像的识别算法(Appearance‑based recognition 
algorithms)、基于模板的识别算法(Template‑based recognition algorithms)、利用神
经网络进行识别的算法(Recognition algorithms using neural network)、基于光照估
计模型理论的识别算法对进场客户进行人脸识别。

[0065] 优选地，所述相机为设置于所述监控区域内的分布式相机。

[0066] 在本发明实施例中，商家可以预先在其营业场所的指定房间布设相机，比如，在接待大厅、服务单间、休息室等处进行布设，以实现对客户的活动特征的充分掌握，有利于提
高潜在客户分析识别结果的准确性。

[0067] 优选地，所述活动特征包括轨迹特征及交流特征；

[0068] 则步骤S3中所述基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：

[0069] 对该客户进行跟踪识别，以确定其在所述监控区域内的活动位置点，以得出轨迹特征；以及，当业务人员与该客户处于相伴状态时，对该客户的交流状态进行识别，以得出
交流特征；

[0070] 将所述轨迹特征和所述交流特征进行关联，以作为所述活动特征。

[0071] 在本发明实施例中，本发明在识别潜在客户时依据两方面因素，即轨迹特征及交流特征。具体而言，本发明的发明人发现那些进店的潜在客户(即未曾在本店有过消费或体
验过服务的人群)，一方面会与业务人员积极交谈以了解商家、服务等信息，另一方面会在
店内进行观摩，比如在商家悬挂各种资质的墙壁处驻足观察以确认商家资质，进入服务间
并驻足以了解服务环境；而熟客基本不会出现上述举动，即便有上述举动，也可以通过将人
脸识别结果与数据库中存储的客户档案进行比对即可排除。基于上述两个方面的显著特
点，本发明利用图像识别技术对客户进行跟踪进而获得其活动轨迹，同时，在客户与业务人
员处于相伴交谈状态时，利用表情及动作识别技术来获得其交流特征，综合判断就可以准
确确定其是否有消费意向，即是否是潜在客户。其中，图像识别跟踪、表情及动作识别技术
均是图像分析识别领域的常规手段，本发明对此不作具体限定，本领域普通技术人员可以
自由选择合适的识别算法。其中，所述相伴状态也可通过图像识别技术分析得出，比如，当
检测到业务人员与该客户距离处于预设范围内且相互面对时，可判定处于相伴状态。

[0072] 优选地，步骤S4中所述基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，包括：

[0073] S40，对所述轨迹特征中的活动位置点进行聚类分析，以识别该客户在所述监控区域内的活动区域，基于所述活动区域的属性得出第一潜在值；

[0074] S41，基于所述交流特征中的交流状态得出第二潜在值；

[0075] S42，基于所述第一潜在值和所述第二潜在值计算得出第三潜在值；若所述第三潜在值大于阈值，则判定该客户为潜在客户。

[0076] 在本发明实施例中，1)对于第一潜在值：预先给各监控区域子区域赋予不同的第一初始子值，比如，按照“服务单间>资质张贴区域>接待大厅>休息室>卫生间”的顺序来设
置不同的值，然后将客户去过的子区域的值进行累加，以得出第一潜在值。

[0077] 其中，为了更为准确的进行客户跟踪，一般会降低跟踪识别时的采样间隔，以获取足够多的位置点数据，所以，就需要采用聚类算法来对客户的位置点数据进行聚类，以实现
将各位置点归属于对应的监控区域子区域，即商家的各个封闭区间。另外，当客户在店内观
摩时，其不一定会直接进入某个房间，有可能会只站在门口观望，针对该问题，在进行聚类
时，将位于监控区域子区域门外设定区域内且停留时间达到第一时间阈值的位置点归属于
该监控区域子区域。显然，其中的设定区域应当排出虽然处于门口区域但视觉上无法观测
到监控区域子区域内部的区域。

[0078] 2)对于第二潜在值：在客户与业务人员处于相伴交谈状态时，利用表情及动作识别技术来获得其表情特征和动作特征，基于表情特征和动作特征就可以确定客户表现出的
是积极态度还是消极态度。举例而言，如果识别到客户面带笑容、高频表达(张嘴)、频频点
头等特征，说明客户态度积极，反之，如果识别到客户表情消极(比如不耐烦)、长时间(可以
为识别不到脸部计时时长)低头、长时间操作手机、拒绝手势等特征，则说明客户态度消极。
与第一潜在值类似的做法，可以预先给各表情、动作以及表情和动作的结合按一定顺序赋
予第二初始子值，然后再将客户在指定时段内的表情和/或动作的得分进行累计，进而得出
第二潜在值。

[0079] 3)对于第三潜在值：采用系数调节的方式来计算第三潜在值，参见如下公式：

[0080] Sthr＝α*Sfir+β*Ssec

[0081] 式中，Sfir、Ssec、Sthr分别代表第一潜在值、第二潜在值、第三潜在值，α、β代表分别代表第一潜在值、第二潜在值的调节系数；其中，α、β均为非定值。

[0082] 本发明中设置的α和β并非传统意义上的权重，即α+β≠1，α和β是可调的调节系数，并且分别与Sfir、Ssec中对应的第一初始子值、第二初始子值关联。举例而言，假设初始值α＝
0和β＝0，并且按照前述顺序给各监控区域子区域对应的各第一初始子值分别设置子调节
系数，所述子调节系数的平均值为1，比如分别为1.5、1.2、1.0、0.7、0.6，于是，α＝1.5+1.2+
1.0+0.7+0.6＝4，当然，例如如果未检测到客户去卫生间，则不计算0.6，即α＝1.5+1.2+1.0
+0.7＝3.4；类似地，按照前述顺序给各表情和/或动作的各第二初始子值分别设置子调节
系数，所述子调节系数的平均值也为1，比如分别为1.5、1.3、0.9、0.6、0.1(例如分别对应面
带笑容+频繁点头、面带笑容、长时间低头、不耐烦表情、拒绝手势)，于是，β＝1.5+1.3＝
2.8，或β＝0.1，或β＝0.9+0.6＝1.5，其中一般不会同时检测到上述表情和/或动作，因为客
户的情绪不应当是前后冲突的。此时，Sthr＝4*Sfir+1.5*Ssec。当然，上述第三潜在值的计算
方式仅用于示例，本发明不排斥活拒绝其它数学计算方法，也非用于限定上述中涉及子项
的具体内容，本领域技术人员可根据设计需要进行选择、设计。

[0083] 优选地，所述交流特征中还包括与所述轨迹特征的时间关联关系，基于所述时间关联关系对所述第三潜在值进行修正。

[0084] 在本发明实施例中，对于商家来说，进场的人员中还经常会包括例如送货人员、业务人员以及其他人员，这些人员显然不是潜在客户的分析范畴，但前述的潜在客户识别方
法实际上仅是单独基于轨迹特征和交流特征进行分析，缺乏对二者关联关系的考虑，而上
述人员的轨迹特征和交流特征都可能会被误识别为潜在客户，比如送货人员也会和业务人
员进行交谈并会进入监控区域子区域放置货物等，从而创建不必要的客户档案。针对该技
术问题，本发明采用如下手段进行区分：

[0085] S43，分析该客户在所述视频图像中的跟踪连续性；

[0086] S44，若所述跟踪连续性不满足预设条件，则使第三潜在值＝γ1*第三潜在值；否则，使第三潜在值＝γ2*第三潜在值，其中，γ1<1，γ2>1。

[0087] 由于本发明在商家的营业区域布设了分布式相机，可以做到对各个区域的几乎无死角的监控，而正常的客户一般不会脱离该分布式相机的监控，即其会一直在营业区域内
活动，或者很少离开营业区域。而送货人员则不同，其为了搬运货物而往往会频繁进出营业
区域，所以本发明基于该特点进行客户与送货人员的区分。相应地，其中的跟踪连续性可以
为客户失去跟踪识别即识别不到的次数，预设条件为对应该次数的一个合理的阈值，比如，
在研究时段内，该客户有1次脱离跟踪，则可能是去洗手间或商谈完毕之后离开(恰好在研
究时段结束时)，此时可判定其满足预设条件，用γ2来提高第三潜在值；而若该客户有大于
4次脱离跟踪，则说明其大概率是送货人员，此时判定其不满足预设条件，用γ1来降低第三
潜在值；另外，如果该客户有例如大于10次以上的脱离跟踪，则可以直接确定其为非潜在客
户，此时也可以直接使第三潜在值＝γ1*第三潜在值，其中，γ1可以为0甚至负值。采用上述
方法，就可以很轻松的将送货人员与正常客户进行区分。

[0088] 另外，对于业务人员、保洁人员等工作人员，则可以基于着装来轻松区分，无需利用运动轨迹特征、交谈特征，如此，可以减少数据处理量。进一步地，可以设置不对着工作人
员装的场内人员进行人脸识别，可以进一步减少系统处理负荷。

[0089] 另外，还存在一种情况，即客户可能会携带小朋友前往，而该商家所提供的服务并不适宜小朋友，所以此种情况下对小朋友进行档案建立显然是不合理的。针对该问题，本发
明还可对进场客户的年龄进行识别，对年龄符合排除条件的“客户”不创建客户档案。具体
实现方式如下：

[0090] S45，基于所述视频图像提取客户的外貌特征及穿着特征，其中，所述外貌特征包括人脸信息、身高信息；

[0091] S46，基于所述外貌特征及穿着特征与排除条件进行比对，其中，所述排除条件基于年龄确定；若所述比对结果为不匹配，则转S47；

[0092] S47，向业务人员终端发送确认请求，若所述业务人员终端反馈为是，则转S5。

[0093] 其中，本发明基于客户的外貌特征及穿着特征与预设的排除条件进行比对，进而可以将明显是小孩的“客户”排除，对于那些不满足排除条件(即暂时不能确定是否是小孩)
的“客户”，则请求位于现场的业务人员进行确认，若业务人员反馈为是(是客户，非小孩)，
则为其创建客户档案。另外，对于商家来说，其可以基于其业务范围选择在后台程序中对该
功能进行人工设定，例如，如果其提供的服务不适宜小朋友，则可以将该功能打开，否则设
定为关闭，功能设置的具体实现方式属于本领域的常规手段，本发明对此不作限定。

[0094] 优选地，在步骤S5之后，还包括：

[0095] 将创建的所述客户档案发送至所述业务人员终端处，在设定时段内若接收到所述业务人员终端的反馈，则基于所述客户档案生成服务菜单，并将所述服务菜单发送至指定
终端。

[0096] 在本发明实施例中，在建立了客户档案之后，可以将该档案发送至正在进行交谈的业务人员处，如果业务人员已经成功说服该客户办理会员或体验服务，则业务人员可根
据实际情况反馈确认，于是，系统就会将服务菜单发送至指定终端，以便于及时提供服务。

[0097] 优选地，所述指定终端包括业务人员终端、监控区域子区域终端及库房终端。

[0098] 在本发明实施例中，指定终端除了业务人员终端，还可以为监控区域子区域终端、库房终端，这样可以全方位的提供及时的服务，即客户进入监控区域子区域(例如服务单
间)后，其中布设的终端上就已经可以直接显示查看详细的服务菜单内容，而库房也可以根
据接收到的服务菜单及时备货及配送至指定的服务单间。如此，给客户提供更佳的体验。

[0099] 实施例二

[0100] 请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于人脸识别的客户管理系统的结构示意图。如图2所示，本发明实施例的一种基于人脸识别的客户管理系统，所述系统包括相
机、处理模块；其中，

[0101] 所述相机，用于获取客户进入监控区域的视频图像；

[0102] 所述处理模块，用于基于所述视频图像对该客户进行人脸识别，并存储所述人脸识别结果；以及，基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征；基于所述活
动特征判断该客户是否为潜在客户，若是，则基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档
案。

[0103] 该实施例中的一种基于人脸识别的客户管理系统的具体功能参照上述实施例一，由于本实施例中的系统采用了上述实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技
术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

[0104] 优选地，所述相机为设置于所述监控区域内的分布式相机。

[0105] 优选地，所述活动特征包括轨迹特征及交流特征；

[0106] 所述处理模块基于所述视频图像分析该客户在所述监控区域内的活动特征，包括：

[0107] 对该客户进行跟踪识别，以确定其在所述监控区域内的活动位置点，以得出轨迹特征；以及，当业务人员与该客户处于相伴状态时，对该客户的交流状态进行识别，以得出
交流特征；

[0108] 将所述轨迹特征和所述交流特征进行关联，以作为所述活动特征。

[0109] 优选地，所述处理模块基于所述活动特征判断该客户是否为潜在客户，包括：

[0110] 对所述轨迹特征中的活动位置点进行聚类分析，以识别该客户在所述监控区域内的活动区域，基于所述活动区域的属性得出第一潜在值；

[0111] 基于所述交流特征中的交流状态得出第二潜在值；

[0112] 基于所述第一潜在值和所述第二潜在值计算得出第三潜在值；若所述第三潜在值大于阈值，则判定该客户为潜在客户。

[0113] 优选地，所述交流特征中还包括与所述轨迹特征的时间关联关系，所述处理模块还基于所述时间关联关系对所述第三潜在值进行修正。

[0114] 优选地，所述处理模块，还用于：

[0115] 基于所述视频图像提取客户的外貌特征及穿着特征，其中，所述外貌特征包括人脸信息、身高信息；

[0116] 基于所述外貌特征及穿着特征与排除条件进行比对，其中，所述排除条件基于年龄确定；若所述比对结果为不匹配，则向业务人员终端发送确认请求，若所述业务人员终端
反馈为是，则基于所述人脸识别结果为该客户创建客户档案。

[0117] 优选地，所述处理模块还用于：

[0118] 将创建的所述客户档案发送至所述业务人员终端处，在设定时段内若接收到所述业务人员终端的反馈，则基于所述客户档案生成服务菜单，并将所述服务菜单发送至指定
终端。

[0119] 优选地，所述指定终端包括业务人员终端、监控区域子区域终端及库房终端。

[0120] 实施例三

[0121] 请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种电子设备，所述设备包括：

[0122] 存储有可执行程序代码的存储器；

[0123] 与所述存储器耦合的处理器；

[0124] 所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行如实施例一所述的方法。

[0125] 实施例四

[0126] 本发明实施例还公开了一种计算机存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如实施例一所述的方法。

[0127] 本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流
程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产
生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实
现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

[0128] 这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指
令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。

[0129] 这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或
其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一
个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

[0130] 以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应
涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为
准。