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。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；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
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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。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；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的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
单就服务业而言，人工智能似乎已经开始逐渐取代服务员的地位，可以独立完成点餐上菜甚至简单的沟通，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。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。
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，
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