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如何看待人脸识别技术的广泛应用
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最佳回答 时代快速发展带来了许多新的东西，从以前的密码解锁到后来的指纹解锁，如今人脸识别技术的发展迅速又带来了刷脸解锁，除此之外，甚至人脸识别还运用于其他各种安全措施，还有许多的购物超市已经有了刷脸支付，虽然现在只有某宝开通了这个功能，相信在不久的将来，刷脸将成为常态，说不定以后手机也只不过是一个玩具了。
曾经，有多少人都用过四个口袋一样重来形容没有钱，现在还有多少人的四个口袋能摸出一分钱来呢？以前都是身上随身携带现金，大型交易就只能刷银行卡，所以还得带上各种银行卡，有了手机支付过后，还有谁愿意带着现金带着银行卡呢？待人脸识别技术完全发展成熟过后，说不定以后连手机都不用带了，直接出门一张脸，衣食住行全靠刷，不带一分钱，不带一个手机。 只要脸还在，没有被毁容，那么走到哪都不用担心，再也不会有朋友请客吃饭说手机钱包没有带了，也不会有说手机没电没带充电器和充电宝了，如此再也不怕朋友找借口逃单了。
但是随之也会带来许多的风险问题，曾经带现金也会有被偷或者丢失的情况，用手机也会有被盗号，盗刷的意外，所以人脸识别也会同样带来相同的风险。如今是一个互联网时代，网上的各种换脸软件在你使用过后就会记录下你的脸部数据，这是一种隐性风险，可能在你不知道的时候，自己的脸部数据就已经被别人使用去做一些阴影面的事情了。所以保护自己的隐私安全从来都是一件非常重要的事。要警惕小心他人使用你的脸部数据，可能会损失财产，也有可能会损失声誉，无论哪一样，都是任何人不想遇到的事情，所以一定一定要保护好自己的安全。
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人脸识别技术最新的发展情况
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最佳回答在建立人脸数据库及识别系统时，需要对人脸数据进行训练并建模，如果数据库动态更新还将涉及到在线学习等内容;识别人脸时，要把须识别的人脸与数据库中已有的人脸进行对比，判断二者相似程度，并按预先设定的标准进行检索或校验。人脸识别有多种方法，如：基于几何特征、基于子空间映射降维、基于模板、基于模型、基于神经网络等方法。
当前，基于“深度学习”的方法在一些算法竞赛中取得了很高的识别准确率，并迅速在业界投入应用。深度学习并不特指某一个算法，而是Sparse Coding、RBM、深信度网络等技术方法的总称。作为一类基于神经网络的方法，根据认知心理学，其主要思想是模拟人类大脑神经的信号传递。与传统神经网络模型2～3层训练层不同，深度学习的训练层数可达8～9层。因此在2006年该思想被提出之初，海量的训练数据和很高的计算复杂度超出了当时硬件的承受能力。但由于计算机硬件性能的提升，深度学习算法在准确率方面的优势迅速凸显。目前，谷歌、微软、百度等公司都成立了专门的部门对深度学习技术进行研究开发，市场上也涌现出一批基于深度学习的人脸识别团队。目前，基于深度学习的方法已经成为人脸识别技术领域的重要发展趋势和方向。
随着技术变革和应用的普及，建设大规模、分布式人脸数据库及识别系统的成本不断降低，识别的精度不断提高。可以预见，人脸识别技术在商业银行领域的潜在价值将被不断发掘提升，在保障服务安全性、节约客户时间、提升客户体验、整合与挖掘数据资源等方面具备广泛的应用前景。
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人脸识别技术新发展阅读答案
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(1)吸引读者的阅读兴趣 （2）引出论题：人脸识别技术。
（1）生物识别技术。（2）首先是人脸检测，其次是面部特征定位。
（1）进入人们的日常生活（2）在硬件设备方面，使用人脸识别技术开关和控制ios（3）社交网络应用方面，让普通用户的面孔直接与网站上的背景资料、好友关系匹配。（4）升级安全措施。
举例子的说明方法。举了人脸识别技术在人们生活中的应用，具体有力地阐明了人脸识别技术的优点。
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人脸识别发展前景怎么样
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最佳回答人脸识别项目在中国发展已经应用到很多方面了，像蚂蚁金服快递柜“刷脸取件“、银行的人脸识别柜台机、英飞拓的人脸识别布控系统等等都是。
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