在商汤科技的人脸识别系统中，需要对大量的人脸图像进行特征提取和匹配。请设计一个高效的算法流程，并说明其复杂度和优化策略。

答题要点

推荐使用 STAR 法则。关键要点如下：1. 背景：说明人脸识别系统的应用场景和数据规模。2. 任务：明确特征提取和匹配的具体要求。3. 行动：可采用深度学习模型如 FaceNet 进行特征提取，使用欧氏距离等方法进行匹配。同时，考虑使用数据降维技术减少计算量。4. 复杂度分析：分析算法的时间和空间复杂度。优化策略可包括并行计算、缓存机制等。示例思路：在商汤的人脸识别场景中，我们使用 FaceNet 提取人脸特征，然后通过计算欧氏距离进行匹配。算法的时间复杂度较高，可采用并行计算加速处理，同时使用缓存机制存储已处理的特征，提高效率。