“终于达成愿望，有个比自己小50岁的老婆了。”这是李开复在个人微博中对“How old”这款人脸识别网站的调侃，测试结果李开复的年龄为68，其妻子谢先铃则为20岁。李开复的这条微博迅速引爆了“How old”网站的“病毒营销”效应，之后短短几个小时内就测试了超过21万张图片。“How old” 这个根据机器识别和大数据技术判断出人物年龄的网站，也成为了继魔漫、脸萌和足记之后又一个风靡朋友圈的全民游戏，不过正当众多互联网营销者思考“How old”能火多久的时候，笔者却开始思考另一个问题：人脸识别技术结合大数据技术，未来在广告、营销与商业化方面会有哪些用武之地？ 

人脸识别+大数据=？

“How old”让大家玩得很愉快，也给人们科普了人脸识别的发展状况。其实人脸识别技术并不是一个很新的领域，目前在生活中的应用也越来越多，比如人脸识别考勤机，支付宝“Smile to Pay刷脸支付”等等。不过在我看来，这些领域与“How old”的根本区别在于它们均为“单机版”的技术应用，就是根据单一样本为最终识别范本，被识别的人脸只需无限接近原有范文或最近范本即可。不过想要用人脸识别技术打开大众商业化的想象力，那还需把人脸识别技术插上大数据的翅膀。假如将“人脸识别+大数据”这种组合应用利用于商业化上，其前提必然是获取数量庞大的特征数据，并在此基础上制定相应的数据模型。理论上来讲，无论运用于何种商业化应用，对比的脸部特征越多测试出来的结果就越准确，通过人脸推断年龄只是冰山一角。

从“望闻问切”角度上看多样本的重要性

以中医为例，中医看病分为“望、闻、问、切”四个步骤，其中“望”便是对病人的气色进行有目的的观察，以测知内脏病变。我们看病都爱找老中医，因为老中医阅人无数，从大量现实样本中积累了丰富的经验，能够尽可能的做出准确的判断与诊断。《易经》的分支范畴“看相”也与此有异曲同工之妙。同样，通过机器学习想从人“脸”中看出些什么，同样需要大量的样本，正如“How old”随着越来越多的人参与上传自己的照片，这也是一个数据不断采集的过程，随着其样本的增加，系统本身也在自适应，不断完善优化，其测试结果也会越来越准确。对此，有软件专家提到过：不要“小瞧”这个网站。通过海量的图像信息采集，分析出某个种族、地区甚至行业的人群特点、年龄结构，这在技术上是可以实现的。

人脸≈人群标签，营销能否借此“看人下菜碟”？

在大数据营销时代，我们经常能听到“精准”这个词，互联网上的精准营销来自每个人在网络上产生的数据，不同的行为数据反映不同的需求，根据不同的需求营销者为其提供不同的内容，达到精准营销的目的。通常，精准营销的步骤之一还包括对于人群的标签化。这是一个看脸的时代，其实“脸”也是一种天然的人群属性标签，看脸识年龄只是一个开始。未来，通过大数据技术进行多样本的积累，人脸的更多属性与细节将会更深入的识别出来，并有望在实际场景中进行人群属性的标签化。

举个例子，比如在一家商场里或在一次大型活动中，商家可以利用人脸识别技术来分析顾客的数量、性别、年龄层次等，便结合其他线索以及其他互动方式，制定出更具目的性与想象力的广告投放与营销方式。

笔者曾在《大数据营销，互联网中的神探夏洛克》中写到“面对一个陌生人，夏洛克可以从一个人呼吸的方式分析出此人患过什么病，通过衣服上的残留物和一些微小的举止等观察，分析出此人刚才见过什么人，有什么动机，以及马上要去做什么事。现在看来，夏洛克分析预测的过程不仅与大数据分析的原理相似，其实与人脸识别技术的原理更为相似。

不过，在技术尚未成熟的当下要先泼泼冷水，人脸识别运用于精准营销不仅有待于技术本身的发展，以及大量的样本积累，还需要更精细化的样本收集与分析模型，和更多维度的数据进行辅助与参考，否则“尽信脸不如无脸”，必定有句古话叫做“人不可貌相，海水不可斗量”。一句话，目前人脸识别技术运用于精准营销，还是先以辅助身份入手为好。

人脸识别与表情识别

在去年的CE Week展会上，一款Perceptive Devices公司推出的未命名传感器，可以替代鼠标让人用头部动作、微笑表情来控制常见的手机、电脑等设备。这一类型的技术有可能进化到能够通过头部甚至表情来识别操作意图，堪称人脸识别的升级版。

如果说人脸识别对于营销来说最大的应用前途在于“标签化”，那么表情传感则可以有效的推断出我们的目标人群对于某些广告或商品的偏好度，比如通过相应的识别系统检测出顾客的表情，并把信息传递给食品店老板，老板可以根据顾客的情绪状态预测出产品的销售额，据说目前已有的相关系统预测准确度高达70%。

我们将来要面对的是个“无处不终端，处处皆计算”的世界，广告主面对着形形色色的屏幕以及程序化购买的大势所趋，实现及时分辨、获悉用户对这些广告的评价与喜好度，会成为广告投放中十分重要的一环。未来，也许能够通过人脸识别、表情识别系统以及可穿戴电子设备来收集与分析人们对某些广告的评价，比如看到广告的那一刻是否皱眉、眨眼或者是否心跳加快等都会成为判断对广告是否喜欢的依据。更不排除进一步利用表情传感技术对广告或其他信息进行直接的反馈。

总之，无论是人脸识别还是表情识别，都是建立在机器学习的基础上制定相应的算法，让机器读懂我们的语言、知悉我们的表情，更好的为我们服务。我们现在所处的大数据时代就是通过数据来研究人的行为，并根据这些行为进行进一步的技术革新，并持续向着更有利于人类发展的方向前进。因为“模仿游戏”从未止步，计算机、互联网与物联网技术的结合，也开启了人机共同进化之端倪。大数据以及无处不在的智能化，能让每个人所能看得到的地方，都存在营销与传播。