人臉識別廣告機建立之初的更多的意義是在于能夠進行人像的采集，從而建立起“人的數據庫”。當然對外公開的人臉識別內容是在保護隱私的前提下，在云服務器后臺自動生成大數據，讓直觀的看到訪客信息、訪客年齡段人數及百分比、訪客性別百分比、資源觀看排名、資源對應觀看性別人數等數據，幫助用戶分析客流情況。利用生物識別技術，通過對攝像機獲取的人物面部信息進行分析，推斷客流量和觀眾屬性，如人數，年齡，性別等。人臉識別廣告機通過人臉識別計算準確度達９５%，提供計算機識別之年齡估值。

利用生物識別技術，智能判斷受眾對播放內容的關注程度，從而測定視聽效果。包括臉部正面朝向角度，停留時間等。自動生成觀眾統計信息報表，如每個時間段的人數以及各種年齡層的比例，關注時間長度與不同人群的關系圖表等。

基于廣告機顯示技術和人臉識別技術，通過內置的攝像頭高速抓取場景內的消費者的人體臉部的消息，隨后通過計算，分析得出所抓取到的對象的年齡、性別等相關訊息，并根據信息數據快速分析出一套對應的廣告播放內容。

眾視廣人臉識別廣告機和人臉識別技術應用終端觀看人數類型分析；播放內容觀看人數排名；客流數據及走勢分析；客流人群分類占比。并且人臉識別廣告機具有很強的拓展性，可以根據實際使用場景進行功能拓展，例如可以搭配相應的軟件實現人證對比、身份識別等功能。

人臉識別無處不在，手機攝像捕捉功能，交通攝像，監控攝像等等方式都運用著人臉識別這項技術，在辦公樓宇等關卡人流量大的區域也被成熟運用，人臉識別技術已經從單純的技術領域拓展到了生活領域，與人的關系也越來越密切。

就如生活領域的點餐，由現金支付到電子支付，現在人臉支付也在進行運用。消費者在電子餐廳標牌點餐結束之后，準備支付費用。只需要站在電子點餐標牌前，攝像頭就可以捕捉人臉的元素，與數據庫內銀行的人臉照片采集素材庫進行對比，選擇是否是真人進行交易。如果系統識別出來他們，那么系統就會從銀行和商戶之間產生流水，就能進行支付。

因此人臉識別可以說在生活方面給予了消費者我們很多的方便，那么在廣告機方面，人臉識別是如何做的呢？現在世界上的人臉識別廣告機的發揮在那又是如何呢？懷著這些疑問我們查閱相關內容，得出如下內容，粗淺知識，若有不當之處我們共同探討。

這就相當于給廣告播放安裝了一個大腦，能夠進行情景現象的分析。當人面對不同的人進行交往的時候，會根據交往對象的情況進行分析，然后有針對的輸出內容。例如，如果我正在和一位女性朋友交往，交往的場景是在逛街的話，那么談論的話題可能就不會說籃球或者運用，可能交談的更多的是衣服、鞋子等女性比較喜歡的話題。所以廣告機擁有了分析的“大腦”，當消費者盯住廣告機屏幕時，鏡頭抓到消費者的面部，就能立刻采集好相關信息；若同時有多人注視屏幕，系統還可以馬上計算出人流，意味著播放內容能吸引更多人注意。快速分析人臉特征，播放對應內容。