目前国内大量的企业、事业机关、国企单位均有职工餐厅，为员工提供方便的就餐方式。目前大多数餐厅已采用传统消费管理系统，通过刷卡、二维码、指纹验证方式进行身份验证，解决了现金流通过程中的丢失、假钞、保管等，节省了人力、物力、财力，提升管理层次。但是这些餐厅基本都是福利性质，餐费非常低廉，企业往往需要对食堂进行补贴来弥补亏损。然而，大多数企业现在采用人卡分离的IC卡身份验证方式，无法解决代刷问题。许多职工家属、好友用职工的IC卡到食堂进行消费，滥用的单位的福利，加重了单位的负担。
为了解决人卡分离的问题，一些单位采用了指纹识别验证方式。但指纹识别必须手指接触，非常容易传染疾病，尤其不适合食堂这种对卫生条件要求较严格的场合。另外，指纹识别受油污、手指脱皮等因素影响，其识别效果并不理想。在多种实际条件的影响下，数据人脸识别消费系统更好的解决了食堂存在的问题。
通过多年的研发积累，利用基于深度学习的人脸识别比对算法，数据开发出了一款功能强大的人脸消费系统，实现对人员身份的快速、准确确认，结合访客、人员通道系统、门禁系统、考勤系统，实现多场景、多功能的人脸消费管理系统，在保障账户资金和企业利益的同时，更好的解决企业对不同类型、不同方式人员就餐的管理，提升企业智能化管理形象。
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