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（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。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。

被大家所认知的人脸识别技术更多的倾向于各大企业的签到系统，而这一项技术其实在安防方面也起到了非常重要的识别作用，人脸特征提取指的是通过面部关键区域的位置，进而进行特征点抓取；人脸匹配指的是判断人脸是不是数据库中存在的，然后在数据库中找到匹配度高的人脸。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。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，

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」，人脸识别是当代一项非常热门的计算机领域技术，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分个体。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。