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AmazonGo其实不仅仅是无人零售店，实际上还是个非常强大的机器学习系统，里面包含了图像识别技术、推荐系统以及目标追踪技术等等。我们可以先试着通过它的宣传视频来分解AmazonGo到底应用了哪些技术。
当你进入AmazonGo时，你需要扫描你的二维码来获得访问权限。只有AmazonPrime会员才能在商店购物，并且必须在智能手机上安装应用程序。没有收银机或支付卡机器，该应用程序使用包括识别地理位置在内的多个子程序，将您作为应用程序的真正用户，从而使客户进入商店。
首先可以看到男子（以下简称Bob）扫描了他的手机，这时AmazonGo已经确定是Bob，并开始结算他商品。它会使用之前设置的支付系统向他发送账单，例如Google电子钱包或Amazon账户上的信用卡。
这时候AmazonGo使用商店相机（图中红圈）识别Bob。AmazonGo可能会使用多个摄像头拍摄多张Bob的照片，并使用一些标准的深层网络（如Resnet，GoogLeNet或VGG）训练网络，通过此步骤现在AmazonGo可以辨认出Bob的样子。
另外，AmazonGo还可以在商店中全程跟踪Bob。之前已经辨认过Bob的模样，现在很简单，通过目标跟踪技术就可以做到，可防止出现偷窃行为。
Bob有个动作是拿起商品，AmazonGo只需要跟踪这个拾起动作。行为识别在计算机视觉中已经很成熟了，所以拾取动作很容易被识别，并且会触发商品记录。一个简单推荐算法将匹配之前计算出来的Bob的特征映射，并将识别Bob正在挑选的商品，同时AmazonGo可以进一步帮助Bob精确挑选他可能喜欢的商品。
从上面这些例子就可以看出，AmazonGo现在基本上已经完善了一键式购物体验，某些体验以前只存在于科幻影片之中。而且世界上目前尚未有哪家公司有关于这种线下的复杂购物行为数据，Amazon正在慢慢建立起这个生态闭环，足已可见机器学习正在慢慢改变新零售领域。
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