数字人身同一认定的技术力量与规制

历史上曾经仅以神示法和决斗法方能实现的人身同一认定,经技术迭代演进为诸如人脸识别等数字人身同一认定,具有了高效、高能的“助力面向”。但在场景效应下,数字人身同一认定还隐含着侵害隐私和个人信息的“权力面向”。当前,数字人身同一认定的法律规制存在“授权不全面,限权不充分”的问题。为此,数字人身同一认定的规制完善需以生物识别数据为中心,并在价值论和方法论层面分别采取“两头强化”和“法技协同”原则;且应从赋权与限权两方面出发,对数据收集、使用、存储和删除等环节及其适用场域进行体系化完善。     

人脸识别技术在公安工作中的应用推进

当前,人脸识别技术在公安工作中的应用既面临重大机遇,也面对许多挑战。借助该技术,公安机关可以实现对各类违法犯罪分子的快速识别和及时布控,但这又必须以更大的比对容量、更高的识别精度为前提。对此,通过"无感"方式持续获取相关信息,并进一步通过大数据人工智能算法进行人员分类刻画,可以较好地克服现有难题,提升公安机关的社会管控能力。虽然在隐私保护、精准识别和行业标准制定等方面还存在有待完善之处,但随着人脸识别技术的不断成熟,其必将对大数据信息化条件下的公安工作产生巨大的推动作用。     

人脸识别多级架构体系在公安中的应用

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,随着IT技术的发展及深度学习理论和技术研究的日趋成熟,人脸识别技术为公安业务应用提供了强有力的支持。以贵州公安建立的人脸应用系统为例,着重分析了公安领域搭建人脸识别多级架构体系及其应用流程,希望能对公安系统产生一定的借鉴意义。     

基于FAT-AI测试的实时人脸比对技术分析

基于FAT-AI细粒度视频分析应用测试中对行业主流企业实时人脸比对系统的测试结果,分析了大规模开放场景、大规模数据条件下,实时人脸比对识别准确率受候选集容量、性别、墨镜、口罩等因素的影响,为公共安全领域疫情防控等应用中实时人脸比对系统的项目规划、产品选型、改造升级及应用效果评价等工作提供参考。     

FAT-AI人脸识别应用测试结果及基线报告

为对当前人脸识别技术在公安业务中的应用效果和水平进行评估,采用大规模实际应用场景数据,组织行业主流企业进行人脸验证、人脸检索、人脸布控、人像(全身)检索测试,形成了人像人脸识别应用关键技术指标参考基线。该基线报告适用于我国各地公安人像人脸识别系统和工程项目的建设规划、选型、升级及应用效果综合评价考核。     

人脸识别技术应用的利益权衡与合法性认定

人脸识别技术虽可提升服务质量,但也产生了技术滥用风险,部分公共场所、经营场所的管理者出于节省成本等方面的考量,在未经告知或获得同意的情况下采用人脸识别技术,对个人权益产生了不利影响。然而,在立法层面,完全禁止或完全允许技术应用均是不可取的,如何兼顾此中的个体、产业、社会公众等多方利益成为现实难题。对法律价值位阶层面的公共利益与个人利益比较与平衡并不足以为实践指明人脸识别技术应用的合法性边界,并且,以公共安全为目的在公共场所采用人脸识别技术也不能当然确认其合法性。为了弥补过往二元利益平衡的弊端,更适宜以整体性利益架构为基础进行动态权衡,剖析人脸识别技术应用对个体利益、产业利益、使用者利益以及社会公众利益的影响。尤其在《人脸识别技术应用安全管理规定(试行)(征求意见稿)》的背景下,可以将利益权衡的结果与作为立法目的的制度利益予以比较确定人脸识别技术应用的合法性,以便为司法实践提供更为明确的判断标准。     

视频人像的辨认路径探析

视频监控系统的侦查应用一直受到侦查部门重视,同时也是理论研究热点,但对视频人像的辨认路径探讨并不充分。通过全面回顾视频人像的利用路径,提出视频人像辨认的重要性,继而提出视频人像辨认应具备的客观条件、主体条件和主观条件,在此基础上阐述了视频人像的清晰化处理现状,之后对于视频人像辨认范围的确定进行重点探讨。根据视频人像辨认范围的不同,分别对在警方内部开展辨认、根据视频中目标对象的籍贯范围、职业范围、活动范围进行有限范围内的辨认,以及无限范围辨认的方式与风险作出深入探讨。     

视频感知多维数据融合应用建设思路与实践

对视频监控、感知采集建设的现状及需求进行了分析,提出以视频大数据为基础的多维度融合应用的建设思路和技术方案,对所取得的实践成效进行了分析描述,最后对数据融合分析的应用前景进行了讨论。     

人脸识别市场问题面面观

人脸识别当前主要应用还是以高端群体、政府、机关单位、特殊安全部门、大型工厂、企业等为主，未来人脸识别市场会逐步步入民用市场，进入大众应用，可以为普通民众所用。