Indivd har skapat världens största syntetiska databas för bättre kundresor

Indivd använder sig av både anonymiserad ansiktsigenkänning och anonymiserad kroppsigenkänning för att skapa bättre kundresor och djupare insikter om butikskundernas beteenden.

– För att följa GDPR har vi valt att med egna medel bygga upp det som idag har blivit världens största syntetiska databas med över en miljard bilder av virtuella människor i olika kläder och i olika virtuella butiksmiljöer, säger Leonard Johard, CTO på Indivd.

I sitt arbete med att utveckla bästa möjliga kundresor och insikter för den fysiska handeln har Indivd sedan en tid tillbaka även använt sig av syntetiska data och syntetiska personer för att träna modeller och teknologi. 

– När vi ville utveckla insikterna upptäckte vi att det dels fanns för lite tillgängliga bilddataset på personer att träna på. Vi behövde mer fullkroppsbilder för att finslipa vår ansikts- och kroppsigenkänningsteknik. Samtidigt så har den nya GDPR-lagstiftningen naturligt medfört en begränsad tillgång, eftersom denna typ av bilddata bedöms som särskilt känslig. Många av tidigare leverantörer har därför gjort sig av med sina databaser och de finns inte längre tillgängliga på marknaden, säger Leonard Johard, CTO på Indivd.

Lyckade resultat

För att få tag på ytterligare bilddata av personer som inte är att betrakta som känslig persondata enligt GDPR och som samtidigt kostnadsmässigt är försvarbar, så valde Indivd att utveckla en egen syntetisk databas med verklighetsförankrade syntetiska personer i reella handelsmiljöer.

Indivds utvecklingsteam har i detta projekt bestått av fem experter inom 3D-modellering med tidigare egna erfarenheter av att bygga virtuella nya och historiska städer och miljöer för global spelutveckling, filmproduktion, byggindustri, stadsmiljöer och museer. 

– Vår ambition har varit och vi har nu redan framgångsrikt använt databasen för att förbättra vår igenkänning baserad på klädsel, på kroppsutseende och på ansikten, säger Leonard Johard.

Världens största bilddatabas

Med hjälp av syntetiska data har Indivd lyckats skapa virtuella butiksmiljöer med virtuella besökare. Det är idag världens absolut största kända och tillgängliga databas med realistiska besökare i realistiska kläder.

– Vi har numera skapat över sex miljoner människor i olika kroppsprofiler och i olika situationer. Totalt har vi lagrat mer än en miljard olika bilder, säger Leonard Johard och fortsätter:

– En särskild utmaning för oss har varit att ta fram skiftande klädesplagg med slumpmässiga färgsättningar anpassade för olika kroppsformer. Det har vi nu skapat tillsammans med en mängd träningssätt, där skilda personer interagerar i olika butiksmiljöer. Vi infördessutom  hela tiden nya klädesplagg. Med traditionella metoder hade det varit för dyrt att ta 1-3 bilder på alla dessa personer. Här kan vi ta hur många bilder vi vill och placera dem i ett realistiskt köpcentrum med butiker och inredningar i olika färger, utrustade med olika kameror och kamerakvaliteter.

Kroppsigenkänning

Projektets resultat har varit mycket positivt. 

– Vi bygger upp en helt ny generation av helkroppsbilder och vi har kunnat påvisa att kroppsigenkänningen fungerar bra. Den visuella datakvaliteten är mycket tillfredsställande. 

Tekniken för kroppsigenkänning ställer lite tuffare krav jämfört med tekniken för ansiktsigenkänning.

– Ansiktsigenkänning utgår från bilder på människor framifrån. För igenkänning av kroppar krävs bilder i olika vinklar och även bakifrån. Lägg därtill att variationen i klädsel kan variera stort och dessutom över tid. Därför behöver vi använda oss av båda teknikerna för ansiktsigenkänning och för kroppsigenkänning.

Labbmiljö för forskning och kunder

Efterfrågan på syntetisk data ökar nu såväl från företag som forskare.

– Med den här typen av identitetsdata ligger vi långt före alla andra. Vi har givetvis själva stor nytta av vår databas för att utveckla våra egna insikter, men den är också en guldgruva för våra kunder. Vi har lyckats bygga upp kompletta testmiljöer, där retail kan pröva systemet utan att behöva samla in data i butiksmiljö. De kan genomföra parallella AB-tester i både labbmiljö och ute i de fysiska butikerna, säger Leonard Johard.

Oändligt stor databas

Nästa steg, vilket redan är påbörjat, blir att komplettera stillbilderna i databasen med videofilmer. De virtuella besökarna kommer då att kunna röra sig runt och utföra vissa handlingar i de virtuella butikerna.

– Med vår nya grafikmotor kommer vi också att kunna bygga upp en parallell databas för ansiktsigenkänning vid sidan av den för kroppsigenkänning.

En annan nyhet är likaså att komplettera kroppsigenkänningen med realistiska statistiska data för att ytterligare vässa träffsäkerheten.

– Vår ambition är att bygga en oändligt stor testmiljö med oändligt många människor i oändligt många kläder i oändligt många miljöer, avslutar Leonard Johard.