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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，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，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。
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。
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。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，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，即提高服务效率，又增加服务亲和度，对服务质量的提升产生了一定积极影响。
