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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。 相似文献
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《湖北警官学院学报》2022,(2):77-85
人脸识别技术应用过程中关于隐私权层面的问题频繁产生,当下运用的划定公私界线和知情同意机制限制等方法尚存不足之处。为了实现技术运用与权利保障的并行推进,就需要将人脸识别技术的应用问题纳入具体的场景之下进行具体问题具体分析,即从具体的技术运用场景的差异性出发,综合场景中的信息主体、传播原则、信息类型三个因素,构建起人脸识别技术隐私权风险评估与控制机制,避免先验式的控制机制失灵下的问题产生。 相似文献
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人脸识别技术在安全管理、金融服务、治安等方面有很多便利之处,但如果使用不当,特别是信息数据存储技术是否安全可靠,关系到公民个人隐私权、财产权等的安全.人脸识别技术及数据库的发展是一把'双刃剑',管理不好会带来隐患,目前亟须通过立法解决相应问题. 相似文献
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<正>人脸识别技术带给个体的最大变化就是人的透明化。透明化会让人的自由和权利被侵蚀或者损害。技术所及之处私人领域被彻底摧毁,而自由与权利大多寄居于私人领域,这已是技术发展的普遍现象。2019年5月14日,美国旧金山市通过立法,以绝对优势通过禁止使用人脸识别技术,从而成为美国第一个禁止该技术滥用的城市,估计也是全世界第一个。反观当下,国内人脸识别技术从研究到应用搞得如火如荼,正在快速向各个领域扩散。如何看待技术过度使用这个话题,已经成为当下亟需认真思考与反思的紧迫公共议题。 相似文献
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人脸识别是人工智能技术发展的重要应用。人脸识别应用为公共安全、法律执行及社会管理带来诸多便利,但其也可能对个人隐私与自由、人格尊严、人身及财产安全带来风险。因此,这一技术在许多国家的法律上仍存在争议。基于我国经济和社会发展实际情况,不宜采取一刀切式禁止,而应充分考虑其所可能带来的风险,由法律进行严格规制。 相似文献
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人脸识别技术作为公安机关应用最广泛的一项现代信息技术,在人口管理、治安防范、案件侦查、便民服务等工作场景都有着显著的成效。受数据噪音、算法引擎本身以及客观环境的制约,基于单一人脸识别算法在现阶段公安机关实战应用场景中,仍存在一些问题。提出了一种基于KNN的人脸识别算法融合方法。该方法的多算法决策根据单一算法引擎返回的分数和Top N之间的分布情况决定是否进行多算法比对,对“没有把握”的返回结果通过KNN算法融合判定,以达到节约计算资源,提升不同场景下人脸识别引擎的鲁棒性和准确率目的。结果表明该方法在复杂人脸识别测试集的识别准确率达到93.45%,有效避免了单一算法的局限性,提升了人脸识别的综合性能。 相似文献