1. 本选题研究的目的及意义
随着零售行业的快速发展和市场竞争的日益激烈，门店客流分析作为一项重要的经营数据分析手段，正逐渐受到零售商的重视。
传统的客流统计方法，如人工计数、红外感应等，存在着准确性低、效率低、成本高等缺点，已经难以满足现代零售业对客流数据精细化、智能化分析的需求。
人脸识别技术作为一种新兴的生物特征识别技术，近年来发展迅速，其识别精度高、非接触性、便捷性等特点，为门店客流分析提供了新的思路和方法。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人脸识别技术的发展和应用，基于人脸识别的客流分析系统逐渐成为研究热点，并在零售、安防、交通等领域得到广泛应用。
1. 国内研究现状
国内在人脸识别技术方面已取得一定进展，涌现出了一些人脸识别算法研究和应用开发的企业，如商汤科技、旷视科技、云从科技等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题主要研究内容包括以下几个方面：
1.人脸识别技术研究:研究和分析现有的人脸识别算法，包括人脸检测、人脸特征提取和人脸识别等关键技术，选择合适的算法构建人脸识别模块。
2.客流统计分析方法研究:研究和分析现有的客流统计分析方法，包括客流实时统计、客流特征分析、客流趋势预测、用户画像分析等，结合人脸识别技术，构建客流统计分析模块。
3.系统设计与实现:设计系统的总体架构，包括人脸识别模块、客流统计分析模块、数据存储与管理模块、系统界面等，并选择合适的开发技术和工具实现系统功能。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论研究和实践应用相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:搜集和阅读国内外关于人脸识别技术、客流分析方法、系统设计与开发等方面的文献资料，了解相关领域的最新研究成果和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.需求分析阶段:对目标用户进行调研，了解其对门店客流分析系统的功能需求、性能需求和安全需求，并进行可行性分析，确定系统的设计目标和技术路线。
3.系统设计阶段:根据需求分析的结果，设计系统的总体架构、模块划分、数据库设计、界面设计等，并选择合适的开发技术和工具。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多算法融合的人脸识别模块:针对单一算法在复杂环境下识别精度受限的问题，本研究将探索多种人脸识别算法的融合应用，例如，将基于深度学习的人脸检测算法与传统的人脸特征提取算法相结合，以提高人脸识别的准确率和鲁棒性。
2.多维度客流特征分析:除了传统的客流数量统计，本研究将结合人脸识别技术，分析顾客的性别、年龄、表情等属性信息，以及到店频率、停留时间、行为轨迹等行为信息，构建多维度的客流特征，为门店运营提供更全面的数据支持。
3.个性化用户画像构建:本研究将利用聚类分析、关联规则挖掘等数据挖掘技术，对客流数据进行深度分析，构建个性化的用户画像，为精准营销和客户关系管理提供数据支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘刚,张丽,谢维信.基于改进YOLOv5和改进DeepSORT的目标跟踪算法[J].计算机应用与软件,2023,40(01):217-224.
[2] 邓文怡,刘艳.基于注意力机制的轻量级人脸识别算法[J].计算机工程与应用,2023,59(02):103-110.
[3] 付中华,高尚,王洪涛.融合通道注意力机制的人脸识别算法[J].计算机应用研究,2022,39(12):3739-3743 3748.
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