人脸识别技术对我们的生活有哪些利弊？

1. 人脸识别技术对我们的生活有哪些利弊？

人脸识别如今已经普及到了我们的生活之中，比如说出各个场所，还有就是刷脸支付，似乎都更加便捷了。但是随着这个技术的不断推广，对于人脸识别的质疑也上来了。因为个人信息在网络上被泄露，就让人不由思考，人脸识别对于我们的生活到底带来了哪些好处和弊端。
一、人脸识别人脸识别这个技术相对来说是确保了个人数据上的唯一性，但是这个技术也有一个弊端，一旦被有些图谋不轨的人窃取并且利用了之后。那些人就可以利用你在人脸识别上的身份认证，从而去窃取你的信息以及财产安全，甚至去威胁到个人的人身安全。不过人脸识别技术也不能从一个角度去单一看待，这其中虽然有风险，但确实给我们提供了便利性。
二、人脸识别的好处比如说随着人脸识别技术的推广，就可以防止某些想要贩卖人口的不轨分子实施拐卖行为。那些被诱骗的儿童可以组建成一个识别库，这就有利于警察去追踪那一些拐卖分子，从而降低此类拐骗事件的发生。而且这个技术还和如今的城市管理还有交通相结合起来，本身非常令人头疼的城市，问题也得到了解决，让警察在交通管理上也变得更加便捷。
三、人脸识别的弊端但同样的人脸识别也存在着很大的弊端，比如说是否能够保护住人们的隐私，还有就是那些收集人脸信息的小程序是否是安全可靠合法的。人脸信息被收集了之后，所保存起来是否又能得到一定的安全性？还有这些数据接下来又会被运用到哪里，是否会涉及到违法领域？在这些方面还是要出台相应的措施，并且进行加密的管理，要遵守条规才能够去应对潜在风险。

2. 你觉得人脸识别技术是好还是坏？

在现在讲求技术的时代，很多新的事物都不断的出现在大家的生活当中，但是我们当中甚少有人去判断究竟这项事物带来的是好还是坏？因为在深刻的思考过后，才能对坏的一面进行有效的避免。苹果的新品带来了面部识别技术，但是这项技术也并不是苹果独家所有，这是今年手机以及许多网络用品的一种趋势。像中国的小米就在苹果一天前就已经公布了带有脸部识别手机的新技术。但是人脸识别技术也有人担心说，如果自己卸妆后样子识别不出来，或者长得十分相像的人。

3. 人脸识别系统的优势是什么？

到处“刷脸”在如今的生活中已经成为了现实，坐地铁刷脸、买饮料刷脸、上班打卡刷脸、餐饮吃饭也刷脸。人脸识别已经覆盖到了我们生活中的方方面面，极大程度上提升了我们的生活质量。
国内知名的云计算厂家也都纷纷大力发展人脸识别技术，为更多企业提供方便的人脸识别云服务，其中腾讯云的人脸识别服务可以实现精准实时的人脸检测、分析、识别等服务，在线、离线满足多样化需求。
人脸识别究竟有哪些优势？最核心的能力有哪些？本次就一起来盘点一下。

人脸识别
首先在功能上，人脸的检测与分析是人脸识别的核心。人脸识别可对给定的人脸图片，检测人脸位置、人脸面部属性（包括性别、年龄、表情、魅力、眼镜、发型、口罩、姿态）、人脸质量信息（包括整体质量分、模糊分、光照分、五官遮挡分）等多维度信息。
随后再对人脸的五官进行定位，对请求图片进行人脸关键点定位，计算眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸型轮廓、眼珠等90个关键点。定位之后就可以实现另一大核心功能人脸规避，对给定两张图片中的人脸进行相似度比对，返回人脸相似度分数，实现1:1比对。这项技术在刑侦侦查上有非常广泛的使用，助力实现快速的人脸比对。

人脸关键点
最后一大核心功能就是人脸搜索，对给定一张人脸照片，和已有人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张脸，并给出相似度排序，实现1 : N或M：N搜索。这个能力无论是在高校还是刑侦方面都有非常好的应用。
人脸识别已经涉及我们生活中的方方面面，也是不少软件企业开发软件产品需要使用的主要技术之一。
希望本回答可以帮助到你
望采纳~

4. 人脸识别系统越来越火，你认为普及人脸识别是好是坏？

我认为人脸识别确实给生活带来了很多便利，但是也存在着一些隐患，总体上来说是好处多于坏处的。

人脸识别的好处在于它能够在安防关卡、识别身份的时候起到高效、便捷的作用，相比传统的检验方式，人脸具有不可复制的唯一性，是具有很大的优势的。人脸识别在物联网，手机支付上应用是比较广泛的，高效的支付方式节省了很多的时间，可以用来享受生活，不必像以往那样，每一大单交易的资金往往耗时几个月甚至半年才能收回，人脸识别给交易的安全性带来了保证。

而它的坏处在于，存储的风险不可控，一旦人脸信息泄露出去，被不法分子拿去做一些违法犯罪的事，带来的影响是不可估量的。就算最后找到了泄露的人，追回了经济损失，但是泄露出去的信息很难完全抹灭，随时都有可能再次发生。这就需要我们在应用的时候多加小心，尽快提升保密措施，防止信息泄露，在这方面，我们还面临着巨大的挑战。

就比如，在小区的门禁系统上设置人脸识别，虽然能够防止外来人员进入小区，但是业主们的信息保密工作怎么保证，后续的系统维护怎样进行，这方面是不透明的，询问相关物业的工作人员，他们也对此表示不清楚，目前相关部门对此还没有一个明确的监管措施，这就让一些小区业主感到很担心，也就出现了一些小区反对安装人脸识别的门禁系统的事情，他们宁愿使用门禁卡、钥匙等老旧的出入设备，也不愿意使用这种需要提供详细的个人信息的设备。那么，问题来了，怎样解决这一可能存在的隐患是人脸识别在今后多方面应用中需要考虑的。
所以，对于人脸识别的安全性，你的看法是什么呢？

5. 现在的人脸识别技术到底怎样？会不会经常出错呢？

信息安全，个人隐私这些词越来越多地提到，但也要更加关注他们的个人隐私，但我们的隐私泄漏太多了。例如：我们前往银行申请银行卡，填写您的姓名，ID号和电话号码。这些表格将由银行存档。但是，谁能确保这些信息绝对安全？医院，保险公司，航空公司，您曾工作过或工作过的公司，也有很多在线平台记录了这种个人隐私。他们是绝对的安全吗？

当然，很多公司都推出了自己的刷子设备，支付宝可以刷他们的脸，机场可以刷脸，火车站可以刷你的脸，我们的各种隐私能够慢慢绘制一个完整的角色肖像，如果你使用“刷子“ 设备？我们的照片数据绝对安全吗？我可以告诉你它非常不安全。也许阿里有一个非常强大的技术，可以大大降低数据泄漏的风险，腾讯拥有强大的技术，你可以让你放心。您可以选择相信它们，但您无法保证100％的安全性。毕竟，Facebook还经历了已泄露的骨骼。

但是，对于众多其他地点识别的地方，如你的家庭社区，孩子阅读学校，如果你添加这种类型的人脸识别设备，它用于判断访客，然后我建议你仍然不使用。因为这些数据的安全性无效。有可能在一天内在黑暗网络中交易，销售进入各种无法无天的元素。虽然面部识别技术是一种很好的技术，但我们无法无条件地相信这些技术背后的人，因为所有技术都对某些人透明，即使他们告诉你，我加密，但谁真的知道？当然，不要排除这项技术，技术正在开发，人类也在开发，许多公司本身拥有这一大量的用户隐私信息，他们一直保持不错，我们也可以选择相信他们。

6. 人脸识别技术有哪些利弊？

人脸识别主要识别哪里是不固定的。他可以固定识别也可以寻找最优的部位进行识别。就拿苹果手机为例，苹果手机的人脸识别每次识别的特征部位都不是固定的，他是一个学习的过程，无论怎样人脸识别识别的到底是哪个部位，这完全看程序和算法的设计，并不是固定的几个位置，可能是上百个点，不断的优化。

人脸识别的利弊
不易察觉性人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别，或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。人脸识别只要在有特定光源的情况下，就能完成不被人察觉的识别，不会令人反感也不会陷于被伪装欺骗的境地。在公安刑侦领域，特别适用于犯罪嫌疑人的跟踪与追捕。
首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

7. 目前人脸识别技术的挑战是什么？

‍‍人脸识别不是没得搞，而是有很长的路要走。我本人就做这方面技术。所谓99.7%的准确度，是指在某个有限集合里的测试结果，比如2万张公开图片中，90%用于训练，10%用于识别，这个其实离实际应用还有很大差距，我就举个简单应用场景，某大厦需要对来往的人员做白名单布控，也就是说，大厦内部人员进入不报警，外来人员报警。在大厦门口安装高清摄像机，通过人脸进行识别，但不能要求人员刻意配合刷脸，这样太影响效率，也就是说，必须是非配合型人脸识别。要求准确度超过80%，室外，而且是实时比对，人脸库为1万左右。但摄像机补光和安装角度等都可以由厂家自己定。我相信，现在还没有一家公司能做到，而且我认为，业内号称最牛的几家公司，在此场景下的准确率应该在50%到70%之间。甚至更低。不信拿出来测测。就不要说识别了，即便是人脸检测，能达到80%已经是niubility的公司了。
有人会问，你为啥要求非配合啊，刷脸不行么，我是客户的话，我想反问:我为何要人脸识别，我刷卡不行么，如果担心盗刷，那刷指纹也不是不可以啊。人脸识别，其独特的优势，就是理论上可以做到非配合，其他的生物识别，基本上很难，或者基本不可行，比如指纹，虹膜，静脉，以及DNA等。其实人脸识别大部分应用属于非配合场景，原因可以自己琢磨。另外，关于深度学习的人脸识别，包括在LFW刷存在感的众多中国公司，准确地说，他们的技术只适合做图片1比1人脸验证，且不说别的，对实时应用来说，性能就是个很大问题。即便是1比1验证，去年由某部召集的国内100多家人脸识别公司公开测评中，准确度没有一家能达到70%，几乎所有国内公司都去了，为啥，用于训练模型的数据集跟现场实际环境差距很大，不低才怪呢。所以说，要达到商用化，尤其是安全相关，这条路还很长，很长。当然，做娱乐应用还是可以的。说起做娱乐，某公司的明星脸也被归类于人脸识别，明星海量的照片都在库里，然后你把其中一张照片丢进去做比对，那当然可以识别了，别说用深度学习，即便用SIFT特征找相似图也是可以的。

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8. 人脸识别是靠什么技术实现的

1.基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法,KL变换是图像压缩的一种最优正交变换.高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基,保留其中重要的正交基,由这些基可以转成低维线性空间.如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性,就可以将这些投影用作识别的特征矢量,这就是特征脸方法的基本思想.这些方法需要较多的训练样本,而且完全是基于图像灰度的统计特性的.目前有一些改进型的特征脸方法. 
2.神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等.这类方法同样需要较多的样本进行训练,而在许多应用中,样本数量是很有限的. 
3.弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离,并采用属性拓扑图来代表人脸,拓扑图的任一顶点均包含一特征向量,用来记录人脸在该顶点位置附近的信息.该方法结合了灰度特性和几何因素,在比对时可以允许图像存在弹性形变,在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果,同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练. 
4.线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明,人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差.LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的,它定义的是两个线段集之间的距离,与众不同的是,LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系,因此它更能适应线段图之间的微小变化.实验结果表明,LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现,但是它在大表情的情况下识别效果不好. 
5.支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来,支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点,它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协,从而提高学习机的性能.支持向量机主要解决的是一个2分类问题,它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题.通常的实验结果表明SVM有较好的识别率,但是它需要大量的训练样本（每类300个）,这在实际应用中往往是不现实的.而且支持向量机训练时间长,方法实现复杂,核函数的取法没有统一的理论.