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。
在***政策的指引和扶持下，人工智能行业一片火热，其中以商汤、云从、依图和旷视四小龙势头猛，这些公司都有自己***研发的人脸识别算法并且可用于商业化程度高，
面部作为当代人的“第二张”，目前在***、交通、、政务、学校、政务和等等都有使用到人脸识别技术用于登记和验证身份，日常生活出行都会使用到面部作为识别。
据小编了解，附近有些超市近多了一些新潮的小玩意，在收银区多了几台人脸识别刷脸***的设备。小编亲自去体验过，只需要识别商品的价格条形码，然后统计总价格，选择刷脸***，即可轻松买单。
昆华人脸识别是通过算法现场的人脸信息，然后与云库中的人脸照片进行比对，核验。这种技术现在已经下沉到很多大、小型超市，为人们的生活、消费提供了大大的便利性。
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。