DeepProfile - Detecção de perfil do consumidor através de análise em vídeo   

Entender o perfil do consumidor é de grande importância para uma comunicação direcionada e eficiente entre empresa e cliente. No setor varejista é comum a utilização de entrevistas e pesquisas amostrais para uma análise e coleta de informações de faixa etária de idade, sexo, renda média e etc. para o mapeamento do perfil do consumidor. De forma geral, as técnicas mais usadas necessitam da presença física de entrevistadores ou da interação dos consumidores, o que dificulta e aumenta os custos. Grandes varejistas têm investido em soluções automatizadas para a detecção de perfil do consumidor, essas soluções são baseadas em serviços cognitivos. No Reino Unido, uma pesquisa de 2015 sugeriu que um quarto de todas as lojas britânicas usam reconhecimento facial para alguma finalidade. Este trabalho tem como objetivo identificar as características de idade e sexo do consumidor por meio de análise em vídeo, como também identificar o tempo de permanência do consumidor na cena para uma análise de interação. Essas informações podem ser utilizadas para a caracterização do perfil do consumidor, que pode estar interagindo com a vitrine, propaganda ou entrando na loja. Para realização deste trabalho utilizamos uma rede neural convolucional residual implementada no framework Keras, a rede foi treinada com mais de 500 mil imagens de faces diferentes. Com essa metodologia foi possível caracterizar as pessoas presentes em um vídeo, identificar o sexo, idade aparente, quantidade de pessoas e tempo de permanência na cena.