常见的生物识别认证有哪些(人脸识别技术的利与弊辩论赛)

常见的生物识别认证有哪些，人脸识别技术的利与弊辩论赛？

虽然面部识别技术的改进正在上升，但围绕该技术的隐私问题也逐渐浮出水面。

这让我们不禁要问——面部识别真的像专家所说的那样有用，还是只是另一种可以引领我们走向“黑暗”未来的工具？

想象一下这样一个世界，你无需现金、卡片或手机，只需对着收银员微笑即可为你所购买订单商品付款。如今，面部识别技术已经融入我们日常生活的方方面面，世界各国都在展示使用面部识别技术的光明面和阴暗面。

面部识别并不是一项全新的技术，但人工智能和机器学习不断使面部识别变得更好。苹果通过引入具有 3D 扫描功能的面部生物识别系统和 iPhone 的 Face ID，提高了面部识别的标准。事实上，iPhone 的人脸 ID 是如此准确，以至于 WIRED（《连线》杂志） 试图在专家的帮助下欺骗或破解人脸 ID，但以惨败告终。虽然现代技术使面部识别更加准确和安全，但也有人提出了与面部识别隐私问题和监控相关的担忧。

因此，让我们在这篇文章中探讨这种非常具有争议的技术的优缺点。

面部识别技术的优点是什么？

1. 增强的安全性

借助 3D 生物识别系统和红外摄像头，面部识别可以更高效地执行。可以通过监控员工和访客来保护公司的场所。此外，可以立即识别入侵者。因此，面部识别可以大大提高工作场所的安全性。例如，歌神张学友的演唱会就通过面部识别技术抓了好多个在逃人员。

2. 高精度

借助人工智能和机器学习，人脸识别取得了更高的成功率。因此，欺骗系统或黑客攻击的机会大大减少。现在，安全系统可以准确识别非法进入私人财产的人，并通知有关当局。

3. 自动化

面部识别技术可以使流程自动化，而不是聘请安全官员来识别人员。手动识别可能是一个乏味的过程，并会带来出错的机会。但是，面部识别 24/7 全天候工作，自动识别面部，并提供更可靠的结果。

面部识别技术的缺点是什么？

1. 存储

所有图像和视频的存储空间是面部识别技术的重要问题之一。此外，将人脸注册到识别软件中需要为每位新员工提供额外的空间。众所周知，高清质量的图像可以产生无差错的结果，但会增加系统的存储要求。

2. 隐私问题

很多民间组织担心面部识别隐私问题，并暗示很多自由问题。将人工智能和机器学习与面部识别结合使用可以帮助识别面部表情并理解与表情相关的情绪。此外，分析面部表情可用于在零售店获取客户反馈，并为获得良好反馈的产品做广告。例如，挪威的 Peppes Pizza 餐厅正在使用带有隐藏摄像头的面部识别来投放性别广告。

是什么让面部识别隐私问题成为一个大问题？

关于高级面部识别技术的最重要的争论围绕着面部识别隐私问题展开。在目睹人工智能和机器学习如何制造面部识别技术后，许多组织开始感到焦虑。此外，很多组织认为面部识别将导致人们的自由受到侵害。关于面部识别最常见的问题是，“谁在收集数据？” “数据存储在哪里？”和“谁可以访问数据？”

在解决人脸识别隐私问题的同时，多位技术专家暗示，管理当局可以跟踪公民的一举一动，并在未经他们许可的情况下创建一个数据库来存储所有信息。此外，收集到的数据可用于根据个人的面部、行为和人口统计资料对个人进行分析。

Facebook 等社交媒体平台以及谷歌和苹果等科技巨头一直是有关面部识别隐私问题的讨论的中心。 Facebook、Google 和 Apple 可以使用人工智能和机器学习识别人脸，并将信息存储在其内部数据库中。但 Facebook 持续使用最先进的机器学习、人工智能和大数据可能会导致消极情绪。通过收集个人详细信息、记录每项活动、签到、喜欢和不喜欢，Facebook 可以将收集到的信息与面部识别技术连接起来，以创建数字档案。

此外，根据你的数据为产品做广告的公司可以使用数字资料。例如，Facebook 曾宣布在一次重大安全漏洞中，大约 5000 万用户的数据遭到泄露。泄露的数据可能包含电话号码、电子邮件 ID、个人详细信息和面部识别信息，这些信息很容易落入坏人之手。

在一款名为 FindFace 的应用程序引发了一些严重的面部识别隐私问题后，俄罗斯最大的社交网络 Vkontakte 因其存储个人资料图片的方法而受到批评。 FindFace 仅通过头像就可以在所有 2 亿个 VK 个人资料中识别用户。 FindFace 最初是一款寻找新朋友的新奇应用，后来被许多团体用来识别和骚扰某些人员。

面部识别真的很危险吗？

提倡使用面部识别的人给出的回应是，如果没有什么可隐瞒的，那么就没有理由担心。在解决面部识别隐私问题的同时，政府和技术巨头不断确保他们不会将面部识别技术用于监视或任何其他恶意目的。此外，政府确保面部识别使工作场所和公共场所更加安全。

执法部门可以使用面部识别和 AR 来帮助识别罪犯。将罪犯的面部照片与警方数据库中的面部照片进行比较，以识别屡犯。此外，执法部门可以使用人工智能驱动的面部识别来寻找失踪儿童。如今，高清摄像头可用于根据警方数据库中的内部信息在公共场所寻找恐怖分子。通过面部识别部署人工智能和机器学习可以避免识别罪犯时出错的机会。

然而，可以说任何类型的技术都可以用于恶意活动，如果有人打算这样做的话。因此，应该完全放弃面部识别技术的论点变得荒谬。并非所有科技巨头引入新技术，投资于研究和开发，其唯一目的就是监视或其他恶意活动。另一方面，必须仔细考虑新技术的最坏情况，为处理它们做好准备。总之，我们需要对新技术更加开放，因为它们有可能创造更美好的未来，同

基因鉴定为什么先要经过pcr技术？

基因鉴定时一定要先经过PCR技术，直接进行鉴定是不行的。 基因鉴定技术是一项生物学检测技术，人体细胞有总数约为30亿个碱基对的DNA，每个人的DNA都不完全相同，人与人之间不同的碱基对数目达几百万之多，因此通过分子生物学方法显示的DNA图谱也因人而异，由此可以识别不同的人。所谓“DNA指纹”，就是把DNA作为像指纹那样的独特特征来识别不同的人。由于DNA是遗传物质，因此通过对DNA鉴定还可以判断两个人之间的亲缘关系。 基因鉴定的原理其实是DNA分子杂交，这种分子杂交是在缓冲液中进行的，由于DNA分子杂交时，两个分子相遇的机会不是很大，所以就需要众多的带有目的基因的DNA与待测的DNA分子，而PCR技术就是将目的基因进行扩增的一种技术手段，所以在进行基因鉴定时并不是直接进行鉴定的，而是先进行PCR技术将目的基因扩增再进行鉴定。

安康生物亲子鉴定有效吗？

首先谢谢悟空邀请~

从生物遗传学的角度来说就是，亲代与子代之间遗传物质有相似的特点，从而进行遗传特征分析，判断亲缘关系~

亲子鉴定技术本身是科学可靠的。但操作者的技术水平以及样本的来源纯度，也会影响结果~

一般大的正规的专业机构，结果都是可信有效~

希望我的回答你能满意~

人脸识别哪一年开始？

人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。

人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。

功能模块

人脸捕获与跟踪功能

人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

人脸识别比对

人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。

人脸的建模与检索

可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

真人鉴别功能

系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。

图像质量检测

图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。