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人脸识别技术的特点是能够避免个人信息泄露，并采用非接触（用户不需要和设备直接接触）的方式进行识别。人脸识别主要可以分为人脸检测、人脸特征提取与人脸匹配三个步骤。其中，人脸检测主要是确定图片或视频中的人脸存在，进而确定人脸的大小、位置等信息；人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，通过使用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。

人脸识别主要可以分为人脸检测、人脸特征提取与人脸匹配三个步骤。其中，人脸检测主要是确定图片或视频中的人脸存在，进而确定人脸的大小、位置等信息；人脸识别不但在时间运用上得到了提升，还大大减少了工作流程和人力成本，这样的结合似乎给用户带来了不一样的体验，对于酒店行业开启了一段新的革命征程，人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，由研究者 Bledsoe 建立了一个半自动的人脸识别系统开始，当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，

被大家所认知的人脸识别技术更多的倾向于各大企业的签到系统，而这一项技术其实在安防方面也起到了非常重要的识别作用，人脸识别是当代一项非常热门的计算机领域技术，除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、、、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显着应用价值。人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于、金融、公共安全和日常生活等领域。

这似乎看起来很有创意，也节省了不少人力成本，但是多少缺少了一点人情味，但如果把人工智能与人工服务结合起来，是不是就能提供更有效而的服务呢？基于移动互联网正在推动的客户感知和需求为的客户体验革命，该项目团队采用将人脸识别与人工服务结合提供定制服务的方式进行模拟实验，人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，由研究者 Bledsoe 建立了一个半自动的人脸识别系统开始，当时的人脸识别研究引起了诸多学科领域研究者的浓厚兴趣，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，