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。

人脸图像采集及预处理的目的

人脸图像采集及预处理：通常采集人脸图像，有两种途径：人脸图像批量导入和人脸图像实时采集。预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。一般来说，识别系统可通过各种采集好的人脸图像，批量导入识别系统处理，或者通过调用摄像机、摄像头等拍摄设备，提前抓取需要采集的人脸图像。这里，我们选用笔记本电脑自带摄像头，完成前期人脸图像的采集工作。

图像处理就是把原始图像转换成计算机更容易识别的图像

图像处理就是把原始图像转换成计算机更容易识别的图像；模式识别，就是计算机判断自己要识别的是什么和怎么识别的过程；图像理解，就是对图像中描述的景物进行分析；图像生成，举例来说就是当图像的部分信息缺失时，能够将缺失的信息补上；这些都是计算机视觉需要借助的学科技术。这里面我们要着重讲的是模式识别，它是一个***的理论体系，具体到计算机视觉领域的应用，它表示将计算机表示出来的图像和一致的类别进行匹配的过程。