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，该项目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，人脸识别技术的大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。这似乎看起来很有创意，也节省了不少人力成本，但是多少缺少了一点人情味，但如果把人工智能与人工服务结合起来，是不是就能提供更有效而的服务呢？
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。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，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，
2018 年杭州的人脸识别酒店得到了广泛的关注，该酒店采用了人脸识别自助入住、人脸识别消费、人脸识别梯控系统等服务，广义的人脸识别包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而在进入九十年代后，随着各行业对人脸识别系统的迫切需求，人脸识别研究再次成为了热门课题，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；
人脸识别不但在时间运用上得到了提升，还大大减少了工作流程和人力成本，这样的结合似乎给用户带来了不一样的体验，对于酒店行业开启了一段新的革命征程，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。