ファッションAI「#CBK scnnr」、トレンド分析「#CBK forecast」の解析結果に含まれる顔認証に関するカテゴリを一覧でご確認いただけます。
性別や年齢などによる属性分析をお使いいただく際にご利用ください。
カテゴリマスタ
- haircolor: 髪の色（ブラウン / ブラック / レッド / ブロンド / グレー / ホワイト / その他）
- gender: 性別（女性 / 男性）
- age: 年齢
- glasses: 眼鏡の有無
- accessories: アクセサリー
- smile: 笑顔の度合い
- makeup: メイクアップの有無（アイメイク / 口紅）
- emotion: 喜怒哀楽（怒り / 軽蔑する / 嫌悪感 / 恐れ / 喜び / ニュートラル / 悲しみ / 驚き）
- facialhair: ヒゲの有無（口ひげ / あごひげ / もみあげ）
トレンド分析「#CBK forecast」導入中のお客様
ダッシュボードのフィタリング機能やraw dataにてお使いいただくことができます。性別や年齢でフィルタイングをしてトレンドの傾向を把握することが可能です。
ファッションAI「#CBK scnnr」導入中のお客様
デフォルトでは、洋服の認証のみを分析対象としております。顔認証をお使いになりたい場合は、担当までご連絡ください。APIをご利用中の場合は、レスポンスに追加致します。
補足
解析結果はあくまで推定となります。特にファッションモデルの場合、実年齢より低い年齢になることがございます。
現在、1枚の画像に複数の人物がいる場合は、一人目のみをレスポンス対象としております。
活用例
- 来店者の服装や髪の色を性別・年齢別に取得・解析する
- 来店客の服装や髪の色、性別・年齢を元にデジタルサイネージで商品をレコメンドする
- SNS上の写真を性別・年齢で分類し、自社ブランドのターゲットゾーンを分析する
- 過去に販売した商品のモデルの見た目年齢と売上の関係をさかのぼって分析する
こちらのブログもご参照ください。
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