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联邦使用面部识别技术对公民权利的影响
为应对联邦政府越来越多地使用面部识别技术 (FRT)，委员会审查了三个联邦部门对该技术的使用情况：司法部 (DOJ)、国土安全部 (DHS) 和住房和城市发展部 (HUD)。委员会的调查包括来自主题专家的证词，包括政府官员、学者、研究人员、软件开发人员和法律专家。委员会还收到了多条公众意见，以及来自司法部、国土安全部和住房和城市发展部的质询答复。最后，委员会首次实地考察了国土安全部的马里兰测试设施 (MdTF)，以了解 FRT 和其他生物识别人工智能 (AI) 测试的行业领先发展。
AI和隐私：查看生物识别技术和数据
对担心生物识别信息和相关技术的使用（例如，AI，机器学习）的越来越多的回应提出了“重要的”消费者隐私和数据保护问题，以及偏见和歧视的潜力。FTC确定将仔细检查的实践，以确定公司是否收集和使用生物识别信息或营销或使用生物识别信息技术符合FTC对不公平或欺骗性实践的禁令（请参阅下面的列表）。出于策略声明的目的，“生物识别数据”定义为包括个人面部印刷，手指和手印，虹膜或视网膜扫描，遗传数据以及可以识别步行范特和打字模式的个人的描述，图像，描述或记录（以及相关的衍生数据），手指和手印，虹膜或视网膜扫描，遗传数据以及行为数据。DOJ：2024年12月，司法部（DOJ）发布了一项最终规则，该规则限制了有关“美国人的批量敏感个人数据”的交易，包括生物识别标识符，精确的地理位置数据以及与当事国的当事人和个人的个人健康数据。 限制旨在解决“非凡”的国家安全问题，包括恶意的网络启用DOJ：2024年12月，司法部（DOJ）发布了一项最终规则，该规则限制了有关“美国人的批量敏感个人数据”的交易，包括生物识别标识符，精确的地理位置数据以及与当事国的当事人和个人的个人健康数据。限制旨在解决“非凡”的国家安全问题，包括恶意的网络启用
警察部队在公共场所使用面部识别技术......
一些警局和加拿大皇家骑警 (RCMP) 已经采用了这一工具。4 在加拿大其他地区，埃德蒙顿、5 卡尔加里、6 温哥华、7 多伦多 8 和哈利法克斯 9 的警局也证实使用了这项技术。最后，渥太华警察局 (OPS) 在 2020 年 2 月报告称，他们已经在没有使用的情况下测试了一套面部识别系统。10 据报道，2019 年 3 月，NeoFace Reveal 应用程序进行了一个为期三个月的试点项目。目标是研究面部识别技术在刑事调查中的有效性。副警察局长史蒂夫·贝尔 (Steve Bell) 表示，他不会在没有咨询社区的情况下实施这项技术，以确保隐私和人权。他补充说，任何新技术在使用前都会在实验室中进行测试，以确保以可控的方式使用。
可取消的基于 HD-sEMG 的交叉生物识别技术......
摘要 — 随着基于体感网络 (BSN) 的健康信息学的蓬勃发展，近年来此类医疗设备的信息安全受到越来越多的关注。利用 BSN 直接获取的生物信号作为个人身份识别的生物特征是一种有效的方法。不可取消性和跨应用不变性是大多数传统生物特征识别模式的两个天然缺陷。生物特征模板一旦暴露，将永远被泄露。更糟糕的是，由于相同的生物特征可能在多个应用程序中用作不同帐户的令牌，因此暴露的模板可用于泄露其他帐户。在本文中，我们提出了一种基于高密度表面肌电图 (HD-sEMG) 的可取消和跨应用差异的生物特征识别方法用于个人身份识别。我们为每个用户注册了两个帐户。右手背不同手指肌肉等长收缩时产生的 HD-sEMG 信号被用作生物识别标记。由于等长收缩与动态收缩不同，不需要实际移动，因此用户登录不同账户的选择可以得到极大的保护，避免被冒名顶替。我们利用间隔 9 天获取的训练和测试数据，对 44 个身份（22 个受试者 × 2 个账户）实现了 85.8% 的出色识别准确率。同一用户的不同账户的高识别准确率
在公共场所使用实时面部识别技术
为了使用LFR合法，控制者必须确定合法的基础和条件，以在需要时处理特殊类别数据和刑事犯罪数据。他们必须确保根据英国判例法中这些概念的发展，必须确保其处理与目标成比例。任何个人数据的处理也必须公平。这意味着控制器应考虑为个人使用LFR的潜在不利影响，并确保它们是合理的。他们还应考虑并采取步骤来减轻系统中的任何潜在偏见，并确保它在统计上足够准确。控制器必须是透明的，并且从一开始就采用“通过设计和默认的数据保护”方法，以便其系统符合数据保护原则。
手势识别技术和机器学习的进步
近年来，机器人已成为我们日常生活的重要组成部分，随着各种应用程序。人类机器人相互作用在机器人领域产生了积极的影响，以与机器人进行交互和通信。手势识别技术与机器学习算法相结合，近年来表现出了显着的进步，尤其是在人类机器人相互作用（HRI）方面。本文全面回顾了手势识别方法的最新进步及其与机器学习方法的集成以增强HRI。此外，本文代表了基于视觉的手势识别与深度感应系统的安全可靠的人类现象相互作用，分析了机器学习算法的作用，例如深度学习，增强学习以及转移学习在改善人类与人类与机器人之间有效交流的手势识别系统的准确性和鲁棒性方面的转移学习中。
生物识别技术在增强网络安全中的作用-IJRPR
然而，它们的脆弱性，例如对盗窃和蛮力攻击的敏感性，突显了需要更强大的身份验证机制。为了应对这些挑战，整合生物识别技术已成为增强网络安全的有希望的解决方案。结合计算机科学，工程和生物学的生物识别技术使用独特的身体或行为特征来验证个人的身份。通过利用指纹，面部特征，虹膜图案，语音色调和行为等功能，生物识别身份验证比传统方法具有许多优势，包括改善的安全性，便利性和用户接受。在网络安全中采用生物识别技术是由于其有效地解决身份验证脆弱性和应对新兴威胁的潜力所推动的。生物识别系统提供了高度准确和可靠的身份验证，从而降低了未经授权的访问和欺诈的风险。此外，它们无缝集成到智能手机和笔记本电脑（例如智能手机和笔记本电脑）等数字设备中，导致用户广泛接受和可用性。，尽管生物识别技术有望在增强网络安全方面，但它们也带来了挑战和考虑。关注生物识别数据的隐私和安全性，潜在的欺骗攻击以及监管合规性问题引发了网络安全社区中的辩论。应对这些挑战需要对生物特征识别验证的技术，道德和法规方面有全面的了解。本研究论文旨在对生物识别技术作为网络安全方法进行全面综述。通过探索生物识别验证的潜在概念，技术，应用，挑战和未来的前景，本文旨在阐明其在增强网络安全防御方面的作用。通过批判性地评估生物识别技术的优势，局限性和道德意义，本文旨在为数字时代的网络安全提供更好的理解。
通过生成AI的镜头探索生物识别技术...
•GDPR：一般数据保护法规•HIPAA：健康保险可移植性和问责制法，1996年•盾牌：停止黑客和改进电子数据安全法，2019年1月1日•PCI：支付卡行业数据安全标准，2004年，IRB•IRB：机构审查委员会
基于图像特征提取的计算机图像识别技术仿真
人类的大脑通过对客观世界的认知，形成图像和影像，这个过程也是人类最重要的信息来源，通过观察现实世界中人体各个系统的运行状态，很容易理解。随着人工智能、多媒体、计算机等新型信息技术的不断发展，图像处理应用也受到人们的青睐。图像识别技术在计算机系统的支持下，可以给人们的生产生活带来极大的便利。本文基于此背景，完成了计算机图像识别系统的设计，并通过改进图像算法完成了优化。
2023 年弗吉尼亚州警察面部识别技术年度报告
弗吉尼亚州要求每年创建一份报告，详细说明与面部识别技术有关的某些信息。弗吉尼亚州法典第 52-4.5 条规定了面部识别技术、授权用途和州警察示范面部识别技术政策。法典第 E 和 F 款规定了要保存的记录，以及每年 4 月 1 日之前公开发布和每年更新的义务。以下是 2023 年的报告信息。