Un sistema di Smart Retail basato su Riconoscimento Espressivo e dispositivi Beacon BLE

Shehaj, Orgest (2017) Un sistema di Smart Retail basato su Riconoscimento Espressivo e dispositivi Beacon BLE. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica [LM-DM270]
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Abstract

Lo scopo di questo lavoro di tesi è quello di proporre un nuovo ed innovativo sistema di smart retail. In particolare, questo sistema, cerca di sostituirsi alla figura del commesso, migliorando l’esperienza offerta da quest’ultimo, e lo fa analizzando le caratteristiche e le espressioni facciali dei clienti. Caratteristiche come l’età, il sesso, gli stati d’animo, la direzione della testa, della vista e la posizione del cliente. Grazie a una telecamera montata su un raspberry pi, viene fatto la profilazione degli utenti che si trovano davanti la telecamera, ogni secondo. Utilizzando il riconoscimento facciale ed emotivo, si individua l’età, il sesso e anche le preferenze del cliente analizzando i suoi stati d’animo. Abbiamo creato un applicazione android, ad hoc, che utilizza almeno 3 beacon bluetooth low energy per individuare la posizione indoor del cliente, grazie alla tecnica della trilaterazione, e calcola la percentuale di acquisto del cliente sugli oggetti che quest’ultimo osserva. E stato utilizzato l’algoritmo di classificazione Naive Bayes per calcolare la percentuale di acquisto del cliente. Il sistema tiene conto anche delle caratteristiche dei clienti che hanno acquistato in passato, e propone delle eventuali offerte o sconti, sull’articolo interessato, qualora queste dovessero convincere il cliente ad acquistare l’articolo. Il sistema proposto migliora le esperienze di shopping dei consumatori ma porta anche numerosi vantaggi ai rivenditori poichè offre una migliore gestione aziendale, riduce i cosi del rivenditore e, infine, porta una maggiore redditività aziendale. Questo sistema è stato pensato per qualsiasi tipo di attività commerciale, sia virtuale che fisica.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Shehaj, Orgest
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum C: Sistemi e reti
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Raspberry pi,profilazione,trilaterazione,beacon ble,Bluetooth low energy,android app,iBeacon,Eddystone Beacon,smart retail,Naive Bayes,weka,omron,IoT,Internet of Things,Riconoscimento espressivo,android studio,amazon echo,alexa,shopping,Human Vision Components (HVC),android 5.0,Server,client,Sqlite,activity,showBeacon
Data di discussione della Tesi
12 Luglio 2017
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