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，是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。其过程可分为人脸检测、人脸特征提取和人脸识别三个阶段。人脸识别，是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。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。

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。

人脸特征提取指的是通过面部关键区域的位置，进而进行特征点抓取；人脸匹配指的是判断人脸是不是数据库中存在的，然后在数据库中找到匹配度高的人脸。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？人脸识别，是指对输入的图像或视频，判断其中是否存在人脸，进而依据人脸的面部特征，自动进行身份识别。