就展会的应用场景而言，要体现人脸识别的推陈出新，形成“新会展”生态圈的科学组合，而不是变成数据滥用的温床。这就要求人脸识别的应用广泛借鉴和吸收其它行业数据应用管理的成熟经验，包括借鉴“新零售”等概念和场景；

体现人脸识别对于展会商业价值的贡献，特别是人脸识别对于展览交易场景的赋能，让人脸识别成为展会商业活动信息识别闭环的核心元素，依托人脸识别实现的精准度，为深入的交易行为分析创造可能，从而提升展会内人群商业贸易的价值和效率。

昆华公司针对该***院存在的管理问题，提出了食堂人脸识别通行，刷脸吃饭的整体解决方案。

1、通过在该食堂门口建立多通道人脸识别闸机，提前录入内部员工人脸档案信息，给员工***门禁权限，让员工有在家一般的体验，直接刷脸进入食堂就餐。

2、外部人员没有权限则无法通过人脸识别，从而发出报警提示，让现场值班保安劝离。

3、临时就餐人员可通过系统上传人脸档案，获得进出权限。

4、就餐人数可通过后台一键导出、分析每天的就餐情况，让餐饮部合理备餐、节约资源、降低公司成本。

人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题

人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工***网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄（Kanade Takeo）等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。

人脸识别的基本思想是比较类似的

其实人脸识别的基本思想是比较类似的，都是要将图像中的特征提取出来，转换到一个合适的子空间里，然后在这个子空间里衡量类似性或分类学习。但问题在于，对客观世界采用怎样协调统一且有成效的表示法？我们要找到怎样合适的子空间，怎样去分类，才能区分不同类，聚集相似的类别？为解决这些问题，衍生出了很多种方法和解决方案。所以说，我们所说的人脸识别技术是笼统的，事实上，这是一个很多技术和方法的集合。