今天，我們看到了各種各樣的數據——不管我們用肉眼能不能看到的。大量的數據收集包括數千張照片和視頻，這些照片和視頻提供了數據集，這是使事物高效運行所必需的。我們接下來要說的，就是人臉識別技術。

人臉識別

在全球的技術發展上，人臉識別是一項新的技術變革。它的出現使得像政府機構和當局這樣的權威組織需要密切關注這些記錄。

什么是人臉識別技術？

這是一種生物技術，可以識別區分人的面部特征。在個人層面上，它可以幫助我們解鎖我們的設備，或者在機場通過安檢，或者在商店購買產品。

人臉識別系統分析的是由閉路電視攝像機拍攝的圖像和視頻中的視覺數據。軟件中的人工智能和機器學習功能有助于繪制可識別的面部特征。它在視覺數據中搜索模式，然后將所有新的圖像和視頻與人臉識別數據庫中的其他數據進行比較以識別身份。

人臉識別技術的利好

人臉識別技術應該適當和負責任地使用。無論是街頭犯罪，還是機場安檢技術，都有可能在改善安全方面做得更多，使安全和運營效率達到新的高度。

這些技術可以記住網絡團體成員以及涉嫌參與暴力犯罪活動的人的面孔。

由于人臉識別技術是一個多面的概念，它也有一些好處。其中一些是-

更好的公共安全

人臉識別技術的發展為公安系統提供了更好的保障。這使得當局更容易追查小偷、竊賊和非法侵入者。

該技術能夠分析公共閉路電視攝像機網絡。它不僅限于追查罪犯，還可以使尋找失蹤人員更加容易。

人臉識別技術還可以幫助阻止和搜查守法公民在人群中的嫌疑人。

自動時間跟蹤系統

人臉識別技術簡化了時間跟蹤，無需對系統進行連續監控。在自動化系統中，人為錯誤的發生率通常很低。

快速身份驗證

借助人臉識別技術，公司可以輕松控制對設施的訪問。人臉識別技術的應用不僅限于物理安全，還包括網絡安全。

由于不需要與用戶進行任何接觸，現有的身份驗證方法可以實現快速識別和驗證。因此，公司還可以使用人臉識別技術代替密碼來訪問計算機和系統。

更好的考勤系統

面部識別系統也被用來加強和即興現有的考勤系統，這些系統已經過時，不適合現代需要。由于每個人都要通過人臉掃描設備才能報到，所以人臉識別技術可以在這里積極工作并保存記錄。

這個過程很快，員工不必證明自己的身份或使用任何其他方法。通過這種方式，這些人臉識別技術還可以使考勤系統更符合現代的記錄保存方法。

商店里更好的安全系統

最近，零售商和商行都在使用人臉識別來進行個性化服務。有了面部識別技術的更好的安全系統，零售商可以很容易地識別出有嫌疑的對象。它可以防止零售商遭受任何可能的損失。

然而，這仍然有一段路要走，以阻止誤認和差異，但這里有一個巨大的技術潛力。這也有助于提高客戶忠誠度，因為現在可以提供更高效和個性化的體驗。

更好的銀行體系

盡管現有的方法是銀行使用一次性密碼訪問賬戶或授權轉賬，但通過面部識別技術進行的生物識別可以使其更好。

有了它，就沒有更容易被黑客攻擊的密碼了。它可以使整個安全系統更加安全。面部識別系統的好處不僅僅局限于在線和實體銀行分行，自動取款機也可以使用這些技術來應對銀行系統可能面臨的所有威脅。

節省勞動力成本

除了準確無誤地跟蹤時間和出勤率外，面部識別技術還可以追蹤員工的確切工作時間。

它可以幫助您的組織節省資金，管理層將不必擔心時間欺詐或任何類似的事情與面部識別時間跟蹤系統。此外，它可以很容易地編程到您的時間和考勤系統，所以它也很容易集成。

人臉識別技術的缺點

就像它的好處一樣，面部識別系統也帶來了一些嚴重的威脅。讓我們對其中一些嚴重關切的問題作一些說明。

社會影響

人們普遍認為，人臉識別允許政府和當局破壞隱私權。

在沒有人身自由的地方，政府沒有限制如何使用他們認為的技術。

總有一種可能性，那就是他們能夠并且將繼續關注他們的公民。他們可以監控他們的所有活動，包括他們說了什么，做了什么，或者他們遇到了誰。

在民主國家，政府和議會有權制定可以防止此類活動發生的樓層。不過，人們還是擔心他們的安全和數據隱私。

數據隱私問題

數據隱私是人臉識別最具挑戰性的障礙之一，因為它在掃描人的身份時包含了數十億的圖像和視頻文件。當系統掃描人們的臉時，它也會生成地圖。所有的個人數據都會面臨被第三方訪問的風險，如果存儲不當，或者被黑客攻擊。

最終，數據服務器通過云端存儲人臉識別數據，就像其他計算機系統一樣，云很容易受到黑客的攻擊。

種族偏見

面部識別技術的另一個主要挑戰是種族差異的可能性。

關于人臉識別的一個常見誤解是，當識別不同膚色的人時，它是非常無效的。

然而，這并不是經常發生的事情，然而面部識別需要一個數據集，其中包含大量關于人臉識別的例子。

缺乏監管框架

大多數面部識別系統在沒有法律或監管框架的情況下運行，這將使其面臨巨大的風險。

大多數國家沒有專門的立法來規范面部識別技術的使用。雖然他們中的一些人試圖改變現有的系統，但是沒有什么比一個固定的框架更能指導和規范人臉識別的整個過程。

盡管有各種各樣的關于面部識別的法規，但是世界各國政府還沒有通過有關人臉識別的立法。它對與使用和限制相關的一致性框架有重大影響。

因此，這種框架的缺失導致濫用，例如在用戶事先不知情或不同意的情況下獲取用戶的個人數據，并將其用于不適當的目的。

數據處理困難

由于人臉識別系統的安全級別顯著提高，管理數據處理系統和存儲數據變得非常復雜。

人臉識別系統的各個層次都需要不斷的關注和跟蹤，這就成為一項繁瑣的管理任務。這些系統通常由低水平的能力和低安全許可的員工來管理。

違反必要性和相對原則

一個理想的監視制度應該局限于嚴重犯罪的目的，而不是允許對人身自由和基本權利的不正當干涉。

人臉識別技術也不符合這一點。它還歧視和損害隱私權，因為沒有當局的知情權，我們再也不能在公共場合做任何事情。

不太可靠

面部識別的另一個重要威脅是，當涉及到安全問題時，它的可靠性會降低。即使是個人外貌的相機角度的微小變化也會導致錯誤，而且無法保證面部特征是否相同。

即使在今天，指紋掃描等其他生物識別方法也比面部識別更可靠。然而，最新的工業技術總是有可能同時解決這些問題。
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