这里面的算子设计和模型构建都需要有领域知识的支撑。算子的构建、特征的提取以及模型的建立都影响着终的匹配结果，需要具有深厚的知识和经验。这个过程往往是手工建模完成的，各个模型及参数的设置都比较耗时，具有一定的主观性。
同时，特征工程的适配性较差。比如，各地区人员脸部特征不同，会导致已经调整好的算法在落地时，需要手动多次调整参数，过程耗时、耗力，严重阻碍了算法的大规模部署。
虽然，从表面上看，基于人脸关键特征的识别方法有诸多缺点，且效率较低。但算法能够从人类的先验知识出发，直观而朴素，一定程度上推动了人脸识别技术的发展和普及，为后续更智能的算法奠定了基础。
人脸识别系统
人脸识别系统其实是台特殊的摄像机，判断速度相当快，只需要0.01秒左右，由于利用的是人体骨骼的识别技术，所以即使改装，立式人脸识别测温，也难以蒙过它的眼睛。而且"人脸识别系统"具有存储功能，只要把一些具有潜在危险性的"重点人物"的"脸部特写"输入存储系统，重点人物如擅自闯关，就会在0.01秒之内被揪出来，同时向其他安保中心"报警"。另外，某些重要区域如控制中心只允许特定身份的工作人员进出，这时候面部档案信息未被系统存储的所有人全都会被拒之门外。
边缘检测
什么是边缘？通俗来说就是眼睛、鼻子等外部轮廓，在灰度图像中就是一些灰度值变化明显的点，这些变化反映了图像的重要程度或所蕴含的信息。
直观上看，图像的边缘附近的值出现明显的分割，灰度值变化较大，而图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小。对于计算机来说，可以通过灰度阶的变化来对图像信息进行边缘检测。
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