在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。
我认为，计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用，所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候，不得不自己设计前面4个部分。
但对任何人来说这都是一个比较难的任务。传统的计算机识别方法把特征提取和分类器设计分开来做，然后在应用时再合在一起，比如如果输入是一个摩托车图像的话，首先要有一个特征表达或者特征提取的过程，然后把表达出来的特征放到学习算法中进行分类的学习。
过去20年中出现了不少优秀的特征算子，比如最著名的SIFT算子，即所谓的对尺度旋转保持不变的算子。它被广泛地应用在图像比对，特别是所谓的structure from motion这些应用中，有一些成功的应用例子。另一个是HoG算子，它可以提取物体，比较鲁棒的物体边缘，在物体检测中扮演着重要的角色。
这些算子还包括Textons，Spin image，RIFT和GLOH，都是在深度学习诞生之前或者深度学习真正的流行起来之前，占领视觉算法的主流。
这些特征和一些特定的分类器组合取得了一些成功或半成功的例子，基本达到了商业化的要求但还没有完全商业化。
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一是八九十年代的指纹识别算法，它已经非常成熟，一般是在指纹的图案上面去寻找一些关键点，寻找具有特殊几何特征的点，然后把两个指纹的关键点进行比对，判断是否匹配。
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然后是2001年基于Haar的人脸检测算法，在当时的硬件条件下已经能够达到实时人脸检测，我们现在所有手机相机里的人脸检测，都是基于它或者它的变种。
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第三个是基于HoG特征的物体检测，它和所对应的SVM分类器组合起来的就是著名的DPM算法。DPM算法在物体检测上超过了所有的算法，取得了比较不错的成绩。
但这种成功例子太少了，因为手工设计特征需要大量的经验，需要你对这个领域和数据特别了解，然后设计出来特征还需要大量的调试工作。说白了就是需要一点运气。
另一个难点在于，你不只需要手工设计特征，还要在此基础上有一个比较合适的分类器算法。同时设计特征然后选择一个分类器，这两者合并达到最优的效果，几乎是不可能完成的任务。
参考文档：
1 https://www.leiphone.com/news/201605/zZqsZiVpcBBPqcGG.html