但這樣的控制系統對于一些服務至上的售賣類企業并不適用，基于移動互聯網正在推動的客戶感知和需求為的客戶體驗革命，團隊采用將人臉識別與人工服務結合提供定制服務的方式進行模擬實驗，即提高服務效率，又增加服務親和度，對服務質量的提升產生了一定積極影響。人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，由研究者 Bledsoe 建立了一個半自動的人臉識別系統開始，當時的人臉識別研究引起了諸多學科領域研究者的濃厚興趣，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，人臉識別不但在時間運用上得到了提升，還大大減少了工作流程和人力成本，這樣的結合似乎給用戶帶來了不一樣的體驗，對于酒店行業開啟了一段新的革命征程，

而在進入九十年代后，隨著各行業對人臉識別系統的迫切需求，人臉識別研究再次成為了熱門課題，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；即提高服務效率，又增加服務親和度，對服務質量的提升產生了一定積極影響。那么，人臉識別在服務業又有哪些應用呢？當然，除了安防、金融這兩大領域外，人臉識別還在交通、教育、、、電子商務等諸多場景實現了廣泛應用，且呈現出顯著應用價值。

但這樣的控制系統對于一些服務至上的售賣類企業并不適用，基于移動互聯網正在推動的客戶感知和需求為的客戶體驗革命，團隊采用將人臉識別與人工服務結合提供定制服務的方式進行模擬實驗，即提高服務效率，又增加服務親和度，對服務質量的提升產生了一定積極影響。被大家所認知的人臉識別技術更多的傾向于各大企業的簽到系統，而這一項技術其實在安防方面也起到了非常重要的識別作用，人臉識別是身份認證的重要生物識別技術，也是計算機視覺領域研究的課題之一，經過近30年的研究，在受控和均勻的可見光條件下的傳統人臉識別得到了很大的發展，目前已廣泛應用于、金融、公共安全和日常生活等領域。

人臉特征提取指的是通過面部關鍵區域的位置，進而進行特征點抓取；人臉匹配指的是判斷人臉是不是數據庫中存在的，然后在數據庫中找到匹配度高的人臉。這似乎看起來很有創意，也節省了不少人力成本，但是多少缺少了一點人情味，但如果把人工智能與人工服務結合起來，是不是就能提供更有效而的服務呢？人臉識別，是指對輸入的圖像或視頻，判斷其中是否存在人臉，進而依據人臉的面部特征，自動進行身份識別。