人脸识别系统组成分析：
系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为快速查到目标提供服务。
人脸识别的优势
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
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，人脸识别公司，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。
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