人脸识别技术在公安工作中的应用

人脸识别技术的研究方法目前主要有基于整体的人脸识别和基于特征分析的人脸识别两个研究方向；并且人脸识别技术已经进入实际应用阶段。公安工作中运用人脸识别技术在布控排查、犯罪嫌疑人识别、人像鉴定以及重点场所门禁等领域获得了良好的应用效果。[编者按]     

人脸识别技术在治安管理中的应用及其规范路径

人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.智慧警务背景下,在治安管理中广泛应用人脸识别技术,对于提高治安管理效率和打造"平安城市"具有重大意义.但人脸识别技术具有远程识别性和识别独特性等特征,其在应用于治安管理时会存在技术滥用的风险.因此,有必要对人脸识别技术进行有效规范,包括明确人脸识别技术应...     

论人脸识别刑法规制的限度与适用——以侵犯公民个人信息罪指导案例为切入

如果国家无意用刑法手段规制公权力组织滥用人脸识别的现象，那么从刑法面前人人平等的原则出发，对于个人滥用人脸识别的行为就必须慎用刑事制裁措施。法秩序统一性原理主要强调的是刑法的补充性，它必须受制于刑法的独立性。侵犯公民个人信息罪是通过保护公民的个人信息来捍卫信息所承载的人身、财产权利。它是一种具体危险犯，只有对人脸等个人信息的侵犯足以危及人身、财产权利，才可以发动刑罚权。单独的人脸信息如果没有姓名等其他信息，很难对自然人的人身、财产权利造成实质损害。在涉及人脸识别的相关犯罪中，侵犯公民个人信息罪与计算机犯罪、网络犯罪、财产犯罪都不能进行数罪并罚。通过人脸识别骗取财物，机器不能被骗的理论应当被扬弃。法治必须对数据利维坦保持足够的警惕，对人脸识别的规制主要依赖于其他法律体系的治理，刑法应该保持必要的谦抑与节制。     

三维人脸识别技术在安防领域的应用研究

随着城市经济的发展以及城镇化进程的加快,社会犯罪率也逐年增高,犯罪分子往往隐藏在人群之中,给广大公安人员发现和识别犯罪分子增加了难度,因此,人脸识别技术广泛应用于安防领域,由于基于二维图像的人脸识别技术受到光照、视角、姿态、表情等因素外界环境的影响很大,不能满足实际应用需求。本文重点探讨了三维人脸识别技术在安防领域的应用研究,主要的关键技术包括RGBD三维人脸模型重建技术和三维人脸特征提取技术,同时分析了三维人脸识别技术的应用模式,三维人脸识别系统包括采集端和服务端。研究结果表明,三维人脸识别技术能够应用于安防领域,具有较高的准确率和识别率,满足实际应用需求。     

人脸识别技术应用的风险与法律规制

人脸识别技术是社会治理智能化转型过程中广泛应用的技术之一.人脸识别技术的身份认证和识别功能在虚拟空间实现了个人信息的自动化集合.人脸识别技术本身存在着技术风险,一旦被滥用将会侵犯公民权利、危害社会秩序、消弭共同体信任.当下,现有对人脸识别技术的法律规制呈现分散性和碎片化特征,法律本身的事后规制逻辑更是难以有效规制技术应用、防止技术滥用.应把握国家综合性立法的契机,根据场景理论对人脸识别技术进行细化规制,既发挥其强大的社会功用,又预防化解其潜在危害,实现法治化社会化协同治理的目标.     

人脸识别技术应用的风险与法律规制

人脸识别技术是社会治理智能化转型过程中广泛应用的技术之一.人脸识别技术的身份认证和识别功能在虚拟空间实现了个人信息的自动化集合.人脸识别技术本身存在着技术风险,一旦被滥用将会侵犯公民权利、危害社会秩序、消弭共同体信任.当下,现有对人脸识别技术的法律规制呈现分散性和碎片化特征,法律本身的事后规制逻辑更是难以有效规制技术应用、防止技术滥用.应把握国家综合性立法的契机,根据场景理论对人脸识别技术进行细化规制,既发挥其强大的社会功用,又预防化解其潜在危害,实现法治化社会化协同治理的目标.     

人脸识别摄像机在刷脸时代的智能应用

正随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快,我国城市人口日趋密集,城市人口流动性也大大增加,加强对城市建设中的诸如交通管理、社会治安、重点区域防范、维稳等方面的管理迫在眉睫。人脸识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术,具有更高的安全性、非接触性、直观性、识别速度快、不易被察觉等特点,在当今社会公共安全防范、逃犯追捕等领域得到了广泛的应用。人脸识别摄像机在刷脸时代的智能应用目前在安防领域应用的人脸识别布控系统大     

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。     

第四届中国生物特征识别技术创新应用论坛暨第十一届SSCIA智慧城市高峰会圆满举行

正现代信息社会对精准识别的需求,呼唤更加不可替代的生物体特征,曾在各种特效大片中出现的生物识别技术近年正逐渐走进寻常百姓生活,如指纹、人脸识别,语音(声纹)、虹膜识别,眼球追踪等。仅基于人脸识别技术的应用就不胜枚举:人脸匝机、人脸识别解锁、人脸识别门禁与考勤、认证合一验证、人脸识别抓逃犯、行人闯红灯抓排系统、支付宝人脸识别付款、医院在线办卡等,城市各种"智慧+"产业,如智能安防、智慧教育、智慧医院、智慧金融、智能交通等,融入多种生物识别技术的体系平台催生着城市智     

网络隐私权系统化保护之建议

隐私权是公民一项独立的人格权,网络隐私权是传统隐私权在网络空间中的延伸,仍然属于人格权的范畴.为适应社会、技术的发展和公民对个人隐私信息保护的需求,应通过立法、行业自律、国际合作、技术保护以及提高公民隐私权保护意识等系统化的保护措施来保障个人在网络社会的隐私权,建立健全网络隐私权保护体系.加大保护公民网络隐私权的力度,尤其是要加大和明确企业在保护公民网络隐私权方面的责任与义务,以保护公民在网络时代的基本权益.     

人脸识别打造深圳智慧机场

正近两年来,人脸识别技术随着人工智能中深度学习算法的突破性进展而进入新的发展阶段,并且日渐被应用在更加广泛的领域。而承担大众出行的机场公共安全就是其中的细分领域之一。平安科技以其先进的人脸识别技术以及多年来大数据的积累,将智慧机场方案成功应用于深圳机场。平安科技人脸识别技术跻身国际领先地位2017年5月,国际权威人脸识别数据库Labeled     

图像降噪和增强对人脸识别系统识别性能的影响

目的研究图像降噪和图像增强方法对人脸识别系统识别性能的影响,以期为人脸识别系统应用过程中的图像处理方法选取提供理论指导和技术方案。方法收集33起人像鉴定领域实际案例中的人脸图像素材,研究以高斯滤波和小波变换为代表的图像降噪技术以及具有边缘保持和小波变换特性的单帧图像超分辨率增强技术对人脸识别系统识别性能的影响,并对不同图像处理方法对人脸识别性能的影响进行量化比较分析。结果本文研究的图像降噪技术均显著提高了人脸识别系统的识别准确性,而图像增强技术虽然提高了人脸图像显示效果,但对人脸识别系统的识别性能无正向促进作用。此外,高斯模糊图像处理的图像降噪方法虽然简单,但与本文研究的其他方法比较,其在人脸识别系统识别性能改善方面效果最显著。结论人脸图像质量对人脸识别系统的识别性能具有显著影响,可以通过图像处理技术改善人脸图像质量进而提高人脸识别系统的识别准确性。其中,图像降噪处理可以显著提高人脸识别系统的识别性能,且比图像增强技术更适合于实际人像鉴定应用中的人脸识别系统识别性能增强。     

刷脸时代,AI诠释安防价值

正人脸识别,随着技术的应用和普及,已经走入了每一个人的生活中,从最常见的手机人脸解锁,到酒店刷脸、金融刷脸、火车站刷脸等等,一时间,似乎人脸识别已经到了无所不能的地步。实际上,对于人脸识别的应用,因为认识深度的不同,不同的人有着不同的态度,有些人将人脸识别神话,有些人对人脸识别的不准确性存在巨大的恐惧。在人工智能发展的如火如荼的今天,需要以客观的态度看待人脸识别,就必然需要认清人脸识别在应用中的技术难点,并从产品、工程、解决方案等多角度理解人脸识别的应用。     

深度学习赋能机场安防

正近两年来,人工智能中深度学习算法有了突破性进展,人脸识别技术也随之而进入新的发展阶段,并且日渐被应用在更加广泛的领域。承担大众远距离出行的机场公共安全就是其中的细分领域之一。平安科技以其先进的人脸识别技术以及多年来大数据的积累,将智慧机场方案成功应用于机场。人脸识别技术跻身国际领先地位人工智能是未来社会发展的大方向,而人脸识别技术作为核心一环,已越来越受重视。截至目前,     

人脸识别技术中的个人信息保护——兼论动态同意模式的建构

人脸识别技术在现有应用场景中已经被证明了其便捷性和高效性,但是,围绕该技术自身准确性、安全性、伦理性和合法性等问题的争议也从未停息。2020年我国"人脸识别第一案"引发公众及学界关注与讨论,急需在快速扩散的技术应用中,寻找信息法益保护模式。完善人脸识别技术中个人信息保护模式的可能性如下:第一,坚持"合法、正当、必要"原...     

人脸识别技术之域外观察

现阶段,全球各地对人脸识别技术的大范围应用呈现不同态度。2019年,美国旧金山市、萨默维尔市、奥克兰市先后宣布禁止当地政府使用人脸识别技术。2020年初,欧盟被披露正计划3至5年内在公共场所禁用人脸识别技术。此外,美国华盛顿州正考虑立法规范私人和公司在公共场所部署的人脸识别应用。     

人脸识别技术应用的分层治理理论与制度进路

随着技术发展和模式演进,人脸识别技术应用具备了实现“全场景监控”和“全维度监控”的能力,因此在为人们生产生活带来红利的同时,在保护人格尊严、个人自主、信息安全以及财产安全等方面也存在潜在风险,对个人基本权利和社会公共利益造成一定程度的威胁。基于此,只有从应用层、系统层、技术层、信息层四个方面进行类别化、体系化、明确化的路径分析,才能真正廓清人脸识别技术在不同层面隐藏的风险或危害,并有针对性地提出控制措施。     

人脸识别信息保护的规范建构

人脸识别是人工智能的重要应用。运用人脸识别技术应加强人脸信息保护。我国人脸识别信息保护缺乏专门的法律规范，《个人信息保护法》第62条特别强调对“人脸识别”制定专门的保护规范。我国应在系统总结现有立法、执法和司法经验的基础上，树立尊重数字人权、适当限制公权、注重利益平衡的理念，构建人脸识别信息保护的实体性规范、优化人脸识别信息保护的程序性设计，以《个人信息保护法》等法律法规为依据，由国家网信部门统筹协调有关部门，围绕人脸识别的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开、删除等行为制定《人脸识别信息保护规范》。     

刑事诉讼中人脸识别证据探究

伴随科技发展和人类认识水平的提升,人脸识别证据已被运用于刑事审判当中。人脸识别证据可以在提高证明效率、降低证明难度和强化指控体系方面发挥重要作用,但实践中,人脸识别证据的运用仍存在法律资格不明、运用方式混乱、不规范等问题。集中体现在：将人脸识别证据作为涉案线索使用,弱化了其证明价值,抑制了辩方质证;将人脸识别证据归入现有法定证据种类之中,掩盖了其特殊性,证据审查规则亦难以兼容;将人脸识别证据列为其他证据材料,导致其法律地位被质疑和法庭信赖偏向。人脸识别证据具备实质性和证明性因而当属证据,由于其并非自始不具备证据可接受性,因而可享有证据资格以进入法庭使用。为消解其法律地位疑惑、保障其规范合理适用、弥合技术与司法冲突,一方面应在规范层面修改法定证据种类的表述方式以破解于法无据问题;另一方面应从法庭准入资格审查、定案根据资格审查以及辩方质证机制构建层面保障其使用规范。     

人脸识别技术应用的场景化法律规制

人脸识别技术的验证、辨识和分析功能正在不同场景中发挥着越来越显著的作用。由于人脸识别信息具有敏感性和唯一性的特点,信息处理者对其的分析与利用一旦超出原初场景的内在一致性,就有可能损害信息主体的人格、财产甚至人身安全。虽然我国立法对人脸识别信息等生物识别信息进行了特别保护,然而单独同意原则在适用过程中的机械性会与人脸识别技术的便捷性要求相抵牾,目的限制原则与诚信原则也会因忽略场景而在适用时失去抓手。为此,我们有必要进一步深化人脸识别技术的场景化法律规制模式,厘清场景化法律规制的概念,并在场景融合的发展趋势下明确场景划分的内在逻辑。我们应根据信息主体在不同场景中的合理预期,对人脸识别技术施以相对应的规制手段,依场景特点确立评估制度,建立尊重信息主体合理预期的动态同意模式,完善因应场景风险的责任体系,并最终形成兼顾人脸识别信息保护、流动与利用的场景化法律规制路径。