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所谓人脸识别（Facial Recognition），是指针对特定场景的静态图像或动态视频，利用现存已存储好的若干人脸图像数据库，验证和识别具体场景下的单个或多个人的身份匹配。人脸识别通常由三部分组成：具体场景中人脸检测（Face Detection）并分割人脸、抽取分析人脸特征、匹配数据库识别人脸。人脸图像的长期数字化存储是人脸识别令人恐惧的原因之一，这些人脸信息有诸多被滥用风险，迫切需要应对方式变革以消解公众，广东人脸识别一体机，方式之一就是设置图像与视频存储期限。当处于突发状态的危急情景之际，某些特定图像数据存储确有必要。一旦***期已过，则无需保留危急时刻留存的人脸数据。因此，对大多数应用场景来说，限制人脸数据存储期限可以平衡人脸识别带来的多重好处与化风险二者之间的利益平衡。具体存储时间依情景不同而各异。比如为应对突发状况所编译的特定图像具有高瞬时价值，而其他情形则需纳入庞大的数据库已备后续匹配并识别人脸特征。在此介绍一种保障数据安全性的机器学习模式——联邦学习（Federated Learning）。此种学习模式是一种训练数据去中心化的机器学习方案，确保数据只存储在摄像头终端，而不传输到***数据中心，从而提升数据安全性。
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人脸识别精准度首先会受到识别对象——不同种族群体的影响。人脸模式特征可以分为肤色特征与灰度特征两大类。肤色作为人脸的重要信息，***于其他面部细节，具备相对稳定性。但人脸识别系统针对白人的识别准确率要比非白人群体高，***人脸识别一体机，并且肤色越深精准度越低，此时识别偏见倾向会被肤色的相对稳定性放大。此外，由于种族人群的训练数据的不完整和非代表性，也会加剧人脸识别的固有偏见。当该技术应用于、边境安全、零售、机场等公共场所时，会存在不同种族群体被偏见、等问题。另一个造成识别精准度下降的重要因素是光照。毕竟作为三维物体的人脸不可避免地受光照阴影、照射强度等外在因素的干扰。光照会改变人脸图像灰度的相对分布，所以光照引起的人脸图像变化高于个体差异导致的变化。
据卡迪夫大学（Cardiff University）的一项研究表明，澳大利亚曾出现过数千例人脸匹配错误事件。由此看出，在大规模应用于公共场所前，明确人脸识别精准度标准为迫切，而标准的明确可以从对民众生活的影响度高低来判断。若过程中严重干涉到民众的核心权利，譬如捕或，则识别度必然要达到相应级别。
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人脸识别技术应用前景
1）企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2）电子***及。这或许是未来的应用，国际民航***（ICAO）已确定，从2010年起，其118个成员***和地区，小区人脸识别一体机，必须使用机读***，工地人脸识别一体机，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。
3）、和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在***范围内搜捕逃犯。
4）自助服务。如***的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。
5）信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。
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