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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，南昌人脸识别，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，闸机人脸识别，为后续更智能的算法奠定了基础。

人脸配准

“人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，人脸识别闸机，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

人脸识别系统功能分析

人脸识别系统以“人员轨迹查询、身份确认、人员布控”三大业务需求为主线，结合“事前预警、事中布控、事后”应用模式，从“搜人、判人、控人”三个维度规划人像大数据应用系统功能，人脸识别考勤门禁，形成“人员踪迹查询、人员身份研判、人员布控预警”三大业务功能；同时辅以系统管理、移动应用需求，建立对应的“系统安全管理、人像“APP”两大增值功能，将业务应用与人性化管理机制进行有机结合，创新基于人像大数据的综合实战化应用模式。

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