根据德勤的研究在美国，全球90%的零售销售仍然是在实体店完成的。为了与网上提供的便利和无穷无尽的货架分类竞争，这项研究表明，有意义的客户体验和品牌参与是至关重要的。

该研究补充说，这预计将提升购物体验的技术包括：增强和虚拟现实（AR / VR）。

虚拟或聪明的镜子是一个双向镜，玻璃后面有一个电子显示屏。显示器可以显示观看者不同种类的信息在窗口小部件，如天气，时间，日期和新闻更新的形式。虚拟镜子也可以被称为神奇的镜子，镜子互动，数字镜子。

虚拟的镜子通常装有计算机视觉技术，它根据英国机器视觉协会和学会模式识别，是科学的，其目的是给机器或电脑分析视觉模式的能力 - 就像人类如何看。该技术使用算法来收集，分析，并从一个或多个图像进行从数据有意义的推论。

在右etail时尚在美国，虚拟镜子可以结合传感器、显示器和计算机视觉根据收集到的数据和时尚趋势，为购物者提供服装推荐。

虚拟镜在零售商店的潜在好处可能包括提升品牌体验，提升品牌价值缓解销售助理的工作负载。

思科的研究表明，这些技术消费者利益因为他们不用在试衣区排队就可以看到好几套衣服。

在这份报告中，我们将探讨如何虚拟镜和计算机视觉要求提供新的业务用例以及他们如何改变行业格局。我们在这个空间里发现的技术似乎广泛地融入四大类：

• 虚拟试衣间
• 时装助理
• 店内导航
• 增强现实

如果下面的文章中，我们将研究这些四类应用，以及作为例子，演示，以及每个案例研究。

虚拟试衣间

虚拟镜子模拟了在零售店试穿衣服的过程，但仍然提供了购买衣服的可能性。这些技术使用计算机视觉摄像机或扫描仪来捕捉购物者的形状和尺寸，然后将其作为虚拟人体模型反射到屏幕上，以便购物者在决定购买之前查看衣服的尺寸。

TopPlus

除了服装，虚拟镜子还可以用于佩戴和选择眼镜。TopPlus是一个成都计算机视觉初创公司，提供顶戴眼镜。他们表示，这是一个眼镜和隐形眼镜零售商的软件开发工具包，这些零售商希望为他们的电子商务平台或移动应用程序增加试用体验。

要使用此移动应用程序，零售商必须首先购物者的面部的一个简短的视频，并确保获得正面，左侧和右侧的拍摄。随着计算机视觉算法捕捉形状和脸部上录制的视频测量，应用程序将在任何能满足购物者的面孔在屏幕底部显示从产品目录眼镜。当用户点击一个产品，它会在顾客的脸上叠加。

用户可以一直浏览和点击产品，直到他们选择了自己喜欢的产品。这个过程被证明了在这个视频中。

下面这个简短的演示展示了购物者如何使用TopPlus试戴眼镜:

该公司的权利要求，该应用程序使用MagicBar，相机模块具有深度感测和虚拟同步定位和映射（VSLAM）算法。该公司表示，这使得平板电脑或手机来感知环境，打造面对实时的3D地图。

该公司声称高通服务，阳光集团，天猫，ThunderSoft，ZeroTech和Kedo.com为客户但没有透露其TopGlasses应用程序的客户。

该公司最近宣布了其发布我的愿景（Voome）软件开发工具包，开发人员可以在不消耗从下载中国之音。Voome是脸比对和跟踪算法引擎，可以集成到游戏，流媒体直播，营销和电子商务等应用。

公司最近邀请加入英伟达《盗梦空间》项目，旨在支持人工智能和深度学习创业公司的产品开发、原型设计和部署。目前尚不清楚该公司是否加入了该计划。

瑞祥（雷）顾是TopPlus的首席战略官，在领先的人工智能和计算机视觉技术的举措。他获得了博士学位在地球系统的工程从科罗拉多矿业学院。我们无法找到上TopPlus’领导团队的任何强大的AI体验。

不过，我们可以从LinkedIn的搜索结果中看出，该公司至少有一名算法工程师。

Fitnect

Fitnect声称是一个增强现实3D试衣间平台，使用微软的Kinect的AI软件。该应用程序的特征在于驻留在深度和红外传感器天蓝，微软的人工智能云服务。先前在Xbox游戏技术中使用的Kinect第四代版本结合了深度感知和人工智能功能，Fitnect说，这种功能可以清晰地捕捉近距离和远距离的物体并将其投射到屏幕上。

下面这段1分钟的视频展示了购物者如何在试衣间里用虚拟镜子挑选和“试穿”衣服:

Fitnect被连接到托管在Azure远程云服务器上的衣服和配件的3D图像的数据库。购物者可以搜索和选择从零售商的产品目录与各种手势的衣服和配件。他们还可以手势的具体项目，以它实际上的方向。

如果用户喜欢看，Fitnect说，消费者可以通过拍摄快照，共享图像内置的社交分享工具。该系统还具有实时物理布，该公司声称可以显示什么的衣服物品的样子，当用户移动。它还允许全身动作捕捉并可以嵌入在使用浏览器插件网站。

该Fitnect镜子都在活动，如艾丽时装展上2018年4月，以及在亚力克和世博Noivas在巴西使用，根据其网站。它也被安装在商店，包括Bilshirt和La Praille在日内瓦举行。虽然网站上列出Fitnect客户，它没有记录任何案例。

亚当·霍瓦特作为Fitnect的创始人兼首席执行官。在此之前Fitnect，他在出版社Dashofer有限公司IT，他主管在布达佩斯的Gabor Denes大学赢得了IT工程学士学位。他的个人资料并不表示AI技能和专业知识。我们能找到的Fitnect队没有其他强大的AI背景。

这是该Kinect的团队成员，如果有的话，涉及Fitnect不清楚。

芬德明

芬德明该公司声称，将提供虚拟试衣间作为一系列零售营销解决方案的一部分，其中包括人工智能驱动的电子商务、移动电话、店内服务和个性化电子邮件服务。

店内虚拟试衣间植根于旗舰“完整的外观”推荐技术，该公司称，从服装及衣着附件策展目录创建一个围绕产品完整的服装。

例如，如果一位女性顾客穿着大衣走进试衣间。据FindMine网站报道，据报道，虚拟镜子可以识别外套，并推荐与外套相匹配的鞋子、上衣、手袋、珠宝、围巾和其他物品，以补充外套的外观。如果顾客说他们喜欢这个样子，他们可以点击镜子，店员就会从库存中收集商品，送到试衣间的顾客那里。

在2分钟的视频采访中，FindMine首席执行官Michelle Bacharach解释了人工智能应用程序如何决定人们认为的时尚：

据该公司介绍，图像处理起着通过色彩，图案，标题，描述，价格，性别指标等参数分析产品关键的作用。

随着它的虚拟镜像，FindMine还提供哪些零售商能够融入他们的电子商务网站的推荐引擎。我们特别强调了它在最近的一份报告时尚推荐引擎。

虽然我们找不到店内虚拟镜子的演示，但这段1分钟的视频介绍了FindMine如何在移动电子商务平台上使用:

在该公司的客户都是品牌如阿迪达斯和约翰华费陶。推荐引擎使用与后者的案例研究表明，在电子商务网站试运行阶段部署FindMine导致了在平均量顾客为每个订单花费的网站或移动应用上增加74个百分点。

飞行员也导致了通话率，及时增加现场107％，而每个客户的收入增长了6.5％的同比增长83个百分点。没有其他的数字是在甲板上提供。

该公司没有提供其他案例研究，特别是关于其虚拟镜像，但声称阿迪达斯和佩里埃利斯作为其客户。公司最近也结成伙伴与Perry Ellis等国际打造其电子商务网站的自动完成最看的解决方案。

FindMine称，合作伙伴还要求公司开发一款应用程序，帮助佩里•埃利斯(Perry Ellis)的品牌(比如Original Penguin、Callaway、Cubavera和Shelli Segal的Laundry)创建服装，并提供更好的客户体验。

康斯坦丁·伊茨科夫是共同创始人和FindMine的CTO。然而，他的LinkedIn的个人资料显示，他离开FindMine二月2018年找到了自己的公司。他毕业于优等生荣誉和艺术的计算机科学哥伦比亚大学在纽约，在那里他专注于机器学习学士学位。

家庭时尚助理

回声看

另一种流行的产品是亚马逊回声看从配备有亚马逊的虚拟助理的Alexa的声音回响家用音箱分拆。回声看自带的样式检查计算机视觉技术。

要开始使用它，用户可以通过语音指示Alexa拍摄全身照片或6秒钟的视频，这些都存储在一个图库中。

与Alexa的AI功能相结合，应用程序然后分析，如果装上看起来佩戴好法官。随着时间的推移，亚马逊表示机器学习使设备能够比较两个服装和法官看起来对用户更好的。亚马逊表示，该算法将继续基于由用户输入和亚马逊风格的队伍，提高。

这2分钟的视频回顾展示了如何回声Look的风格检查功能捕获用户的图像穿着的衣服和法官，如果装看起来不错，根据颜色，合身，趋势和风格：

目前，在回波看扬声器是家庭使用，售价为$ 200。如果亚马逊打算开发和上市零售企业版本目前尚不清楚。目前还没有对谁可能使用的产品推向市场自己的服装零售商提供的案例研究。

因为亚马逊专门为家庭购物制作了这个产品，我们不知道零售商店使用它来制作他们特定的服装。

哈桑Sawaf是在亚马逊网络服务，他领导的服务和技术措施与人类语言技术和建设人工智能主任机器学习。他获得了计算机科学博士学位，专注于语音和语言处理，从德国的亚琛工业大学。

SenseMI

SenseMySA声称为客户提供款式和家庭的助手，虚拟试衣间，以及智能家居音箱都在一个设备中。

该设备，称为SenseMI看起来像一个平板电脑屏幕的投影机。要激活设备，用户必须看着屏幕和解锁。计算机视觉摄像机锁定，也能够识别和区分特定用户的面部，据该公司。

在用户家里，SenseMySA该公司称，他们的设备能将用户拥有的服装或从零售伙伴那里购买的服装的图像投射到智能电视屏幕或附近的墙上。衣服也可以投射到用户的图像上。

要开始使用用于安装应用程序，用户可以将他们的衣橱照片与设备并将其存储在一个画廊。然后，用户将被提示在机器前站，因为它扫描全身照片。从那里，用户可以将自己的衣服或零售商的衣服上，以自己的身体的照片。

下面这1分钟的视频演示了用户如何激活项目看衣服看起来就像他们：

该机可以连接WiFi，能够跟踪用户的衣柜，并能够推荐着装建议。该公司表示，还可以根据某个场合（如婚礼或即将到来的天气）向用户展示不同的服装。人工智能驱动的虚拟助手还嵌入了语音识别技术，使其能够理解和响应用户的导航命令。

这个应用项目的服装商店内零售版到大虚拟镜像在那里购物者可以从商店的目录中选择。该应用程序可以识别刷卡手势，以便用户挥手查看和选择其他装备。

下面这段1分钟的视频展示了一位斯里兰卡的购物者在使用这项技术。

该公司声称，店内虚拟镜子的人脸识别功能将保存购物者的形象，以便在下次购物时记住用户。该公司还声称，它的系统可以保存购物者的试穿和购物历史，以记住特定购物者的偏好。

到目前为止，SenseMi已经安装在沙特阿拉伯的旅游摊位，家乐福超市，迪拜的阿拉伯坎多拉商店，阿布扎比的文化艺术画廊，还有时尚商店。没有关于产品使用的案例研究。

SenseMI创始人兼首席技术官阿拉什•艾哈迈迪(Arash Ahmadi)声称，他主导了该公司虚拟镜子的发明过程。

在此之前SenseMI，他还创办ArmaxTech，他还担任过软件开发经理。他也是IT部门在伊顿公司的负责人。目前尚不清楚他的AI体验如何健壮。

店内导航

这些应用要求，学习客户行为可以帮助零售商了解影响购买决策的各种因素。客户行为可能包括在哪里他们去商店，他们走的路线，他们花了多少时间内，等等。了解行为使商店业主响应客户的需求，并有可能增加客户购买产品的机会。

劳氏

与地理定位技术Lowe的使用增强现实结合为他们的移动店内导航应用，该点播服务创建的应用程序是由谷歌探戈，计算机视觉技术，使用移动设备来确定用户相对于周围的环境位置供电。该技术用于创建室内导航，3D地图，物理空间测量，环境识别，增强现实，和Windows应用程序到虚拟世界。

要使用在导航软件方面，顾客必须在智能手机上下载Tango应用程序，并在应用程序中创建一个要购买商品的列表。该应用程序提供产品评论和信息，使顾客能够做出明智的购买决定。从那里，应用程序将按照应用程序的逐行指示，将客户导向商店内的产品。

该应用程序允许商店助理消费更多的时间通知客户在家装工程。

这段30秒的视频演示了应用程序如何使用移动设备的摄像头，引导他们通过商店尽可能快的路线。申请正在加利福尼亚州桑尼维尔和华盛顿林伍德商店进行试点：

梅森谢菲尔德，在Lowe的创新实验室的技术总监，凯尔内尔谁离开了公司2018年5月，以找到自己的公司后，接手。谢菲尔德拥有学士学位的计算机和视频影像从科格威尔工艺学院学位，但他的AI背景尚不清楚。

沃尔玛

另一家在商店里使用计算机视觉的零售商是沃尔玛，它最近宣布正在测试货架扫描机器人由开发波萨诺瓦机器人在50家商店里。

这些机器人配备了电脑视觉系统，可以在商店里的过道里穿行。下面这段6分钟的视频展示了机器人如何沿着货架移动，利用计算机视觉扫描货架并捕捉图像作为收集数据的一种方式，算法将分析、解释和确定缺货的商品、错过的产品价格变化和错过的标签:

在一个案例研究沃尔玛介绍了店内的机器人作为站在大约两英尺高，并配有六英尺的武器可以在机器人的身体上面进行扩展。臂配有计算机视觉相机捕捉和检测我们的产品和标签在货架上的数据。

此外，该机器人还有光探测和测距功能(激光雷达)传感器，一种利用激光测量距离地球的遥感方法。这项技术使机器人能够意识到周围的环境，允许它通过电线杆、顾客、同事和其他可能在过道上的障碍物。

从机器人的数据被压缩和处理，以分析所述图像用于对已经训练了与数据的差异。然后，机器人反馈这个数据传回商店员工，谁就会采取行动，以进货上架，提供正确的标签，价格，或做必要的行动。

在这项研究中，沃尔玛声称，该机器人将作为员工的眼睛，并给他们更多的时间来照顾客户。

据沃尔玛报告，截至2018年3月，这些机器人已经在店内安全行驶了620多英里，并确认了数万个缺货。该公司表示，机器人收集的数据将用于培训其他人工智能驱动的商店应用程序，以减少商店员工在手工、重复性任务上花费的时间，并使他们能够专注于帮助客户。

克劳德·琼斯是在沃尔玛实验室，在那里他领导的举措实现自动化，测试和构建软件沃尔玛的网站，内部应用程序和存储经验的软件工程高级总监。此前沃尔玛，他管理角色在雅虎度过了九年。他的AI体验并不明显。

衡量客流量

密度

密度开发一个摄像头，措施的人数，并通过门管理出入口。密度索赔它采用计算机视觉和深度学习算法和深度感应技术的组合，以通过门匿名衡量谁进入人们和退出的数量。该公司说，它的算法过滤来自周围环境的噪声，如喋喋不休，吱吱叫的门，或脚步声的同时拍摄图像。

该公司解释说，为了保护人们的隐私，所拍摄图像的质量是用灰色显示的。下面的链接显示了相机捕获的图像样本。该公司也以这张照片为特色网站。

该公司首席执行长法拉赫(Andrew Farah)在接受采访时说，与安全摄像头不同，传感器无法确定被跟踪人员的性别或种族。正因为如此，该公司称，他们的硬件可以安装在不允许使用摄像机的地方，比如公共浴室、教堂、安全的办公空间、学校和更衣室。

首席执行官Andrew法拉声称该技术可以处理复杂的人类行为，如组碰撞，双向运动，线条和缠绵。

该公司网站声称，零售商可以将该应用程序集成到他们现有的软件解决方案中。目前还没有案例研究，但该公司表示，其客户包括无家可归者收容所、常春藤盟校、主题公园房地产经纪人、收容所、检查办公空间使用情况的企业。

按照RFID射频快报，密度也由启动移动应用程序的公司叫试点Workfrom这家位于波特兰(portland)的初创公司的目标是帮助远程员工找到有Wi-Fi的咖啡店。该公司根据合作咖啡店的客流量，利用密度来确定何时可以安排座位。目前还不清楚飞行员是否成功。

这些硬件可以安装在门的上方，也可以插入墙中，用两个从地板上反弹的红外光束逐帧跟踪运动。

在下面的视频中，Farah解释说，这些硬件通过收集个人携带的智能手机上唯一的Wi-Fi或Mac地址来计算用户数量:

硬件的使用是免费的，但该公司表示，它的售价收集的数据。该数据被发送到一个云托管服务器，在那里它被处理和分析。法拉赫说，收集的数据汇总显示什么其他机构共享客户光临。录像还显示仪表板可视化数据的模拟。

在上面的视频，法拉还解释说，客户进入机构不得不选择退出的机会进行跟踪。

该公司在三轮融资中筹集了1620万美元；最近一轮融资总额在2018年6月达到1200万美元。

乔丹墨西拿，联合创始人兼首席技术官密度。他拥有学士学位的计算机科学学士学位，纽约州立大学宾汉姆顿分校。我们无法找到领导团队中具有较高的计算机科学学位或强大的AI背景的人。

游戏用计算机视觉

Playfusion

Playfusion为前者创造了一个基于电脑视觉的游戏玩具反斗城，这在计算机视觉宣布在2017年十月的增强现实（AR）在其中存储有AR应用是由计算机产生的内容覆盖到图像或视频流的处理。

用户可以下载游戏，在他们的智能手机或平板电脑称为玩追逐者。玩家然后用设备扫描指示牌，整个商店，以激活不同的AR游戏或活动。

下面这段1分钟的视频展示了Play Chaser游戏在玩的时候是如何显示在屏幕上的:

Playfusion的游戏技术以同步定位和地图绘制为特色，地图绘制环境与扫描环境的摄像机位置的关系。它还使用了目标跟踪技术，该技术在计算机视觉系统的帮助下跟踪一个移动的物体，比如一个动画角色。该公司在声明中称，这些技术与图像识别相结合，为增强现实体验奠定了基础网站。

Playfusion负责AR游戏，如寻找光明者和Sigmar的战锤时代。

因为玩具反斗城宣布商店关闭不久后执行，它不是如果此应用程序必须与店内购物者任何结果清除。

马克·格哈德是联合创始人，CEO兼Playfusion的CTO，但目前尚不清楚谁是负责公司AI发展。在此之前Playfusion，他担任CTO，和Jagex主任CEO，公司,.他还曾在公司GTech，财政部的数据，以及严重的全球持有C级或其他领导职务。

最后的想法

在我们上面所讨论的集群，人工智能技术的目的似乎是要加强提供便利条件或者越来越多地参与购物体验。

虚拟镜，如Fitnect，要求加快合身的衣服的过程，这也加快了购买决定。如果是店内机器人在劳氏(Lowe 's)和沃尔玛(Walmart)，人工智能声称可以帮助顾客在货架上导航，或者确保货架上摆满了正确定价和贴有标签的产品。

虽然大多数零售商店，我们讨论使用镜子来帮助买家选择服装和时尚配饰，该技术可以在其他不同的方式使用。例如，据报道，卢卢勒蒙使用虚拟镜像提供关于社区活动的信息。

据新闻报道，这家零售商在曼哈顿和温哥华的旗舰店以镜子为目录，展示电影放映、运动场所和健康生活信息等社区活动。

在人工智能收集个人信息的过程中，仍然存在数据隐私的问题密度CEO安德鲁·法拉的音高，无论这些技术是在商店中使用还是在家中使用，例如虚拟风格助手拍摄私人空间的照片。

我们还注意到，大部分的创业公司，我们面对覆盖上具有领导或管理团队AI专家的挑战。有些公司也没有透明的关于他们的技术在现实世界使用案例的结果。然而，这可能是由于公司和技术的nascency。

标题图片来源：彭博资讯