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，对于酒店行业开启了一段新的「革命」征程，但这样的控制系统对于一些服务至上的售卖类企业并不适用，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」，人脸识别，又称脸部辨识系统。是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，属于生物特征识别技术中的一种。人脸识别系统成功的关键
小区人脸识别系统
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，对于酒店行业开启了一段新的「革命」征程，但这样的控制系统对于一些服务至上的售卖类企业并不适用，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」，人脸识别，又称脸部辨识系统。是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，属于生物特征识别技术中的一种。
人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度； 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，随着科技的高速发展，人工智能逐渐成为了新的一轮的产业变革的驱动力，不管是农业、服务行业，还是教育文化行业等都或多或少的引入了人工智能的概念，甚至把人工智能变成了经营的一大主题特色。
人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；人脸识别（Face Recognition），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。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，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域。
相较于其他人类身份鉴别技术，人脸识别系统在实际应用过程中既具有一定的优势。如果数据x是低维的、简单的，例如只有二维，那么分类很简单。可以从有限的训练集样本中把算法很好的泛化。所以，我们先找到有限的训练集，设计好初始函数f(x;w)，并已经量化好了训练集中x->y。通过矩阵表示图像后，图像的各种处理就转化为数学问题，可以使用数学的理论和方法进行解决，而这正是计算机所擅长的。
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