本系统为酒店人脸识别管理系统的算法与实现，捕获视频中的人脸信息为后续的人证对比提供对象。酒店人脸识别管理系统包含智能前台、智能电梯以及智能门禁三大模块，每个模块都涉及人脸信息获取与人证对比，即人脸信息获取是系统核心算法。
人脸作为一种与生俱来的生物特征，它具有唯一性而且不易被复制，能够为身份鉴别提供必要前提。与其他常用于身份鉴定生物特征（如指纹与虹膜）相比，它有更大的优势：非强制性、非接触性、并发性以及符合视觉特性。人脸识别系统的研究始于上世纪60年代，并在90年代后期开始初步应用，在当下社会其普遍应用于政治、军事、商业以及其他各项社会生活中。
在当前的可视图像识别中有三大经典算法，分别是以PCA为基础的Eigenface、以LDA为数学思想方式的FisherFace以及局部二值模式LBP算法。三种算法被广泛应用，并不断优化，而在本文中对前两种算法的思想基础进行介绍并对三个算法进行介绍，随后分析对比三种算法的差别以及其各自的优点与缺点。
在本次系统的算法实现中运用LBP算子来实现人脸检测与识别。相对于另外两种算法LBP算法复杂度低，消耗内存小。而且，LBP算子再经过长期演化后产生了许多适应各种状况的派生算子，包括圆形LBP、旋转不变的LBP、等价模式的LBP等等。而在本次算法实现中使用的是其原始算子。
除去基本的人脸识别外，在此基础上进行了人脸定位以及人脸追踪。