Page 57 - 基于深度学习的人工智能技术研究

第二章 人工智能核心技术

各地相关执法人员对数据保护的内涵理解不尽相同，可能出现不同地区各自为政
的现象，管理缺乏统一性，增加了重要数据处理不当的可能性。二是目前中国缺
乏完整的法律保护体系，地方性法规数虽较多，但难以形成强有力的保护，可能
会导致公民的个人权利和财产权利受到一定侵害。

（四）指纹识别技术发展对策
第一，积极鼓励技术创新，攻克技术壁垒。针对指纹识别技术当前存在的问
题，需要加强传感器的设计与生产、芯片的设计与生产和移动设备的实时运算能
力的研究开发工作，减少手指环境因素导致的识别困难，提高指纹识别设备的图

像识别率、减少拒识率、误识率，增加活体识别敏感性；推进产品和系统抗攻击
性研究，提升自动指纹识别系统抗攻击能力。
第二，加强标准体系建设，促进产业发展。深入开展多模态生物特征识别技
术研发工作，扩大应用场景和范围，以适应多元化的市场需求。围绕指纹识别等

生物识别技术、应用、数据安全等方面制定相关推荐性准则，通过相关支持标准
的试行和实施，面向行业推进贯标工作，制定行业标准，各地在国家相关标准基
础上需因地制宜进行细化和延伸，促进指纹识别等生物特征识别产业更加健康化
发展。

第三，推进政策落地工作，保障信息安全。在《数据安全法》和《个人信息
保护法》的框架下，加快针对指纹识别等生物识别技术研发和应用中的个人信息
保护法律法规的探索，健全和细化规定其法律性质、具体定义、适用范围、存储
期限及损害后救济制度等，明确各主体、各环节的责任和义务。加强信息安全检

查和综合监管力度，行政部门需分工协作，明确职责，进一步做好包括指纹识别
等生物识别信息监管在内的各项个人信息保护工作，督促企事业单位合理使用生
物特征识别技术。对于生物识别过程中采集的原始信息应及时删除，只对不可逆
的特征信息进行存储和传输，最大限度防止个人信息泄露。

二、人脸识别方法

作为一种通过获取人面部的特征信息进行身份确认的技术，人脸识别近年来
一直是人工智能、计算机视觉、心理学等领域的热门研究问题。类似已用于身份

识别的人体的其他生物特征（如虹膜、指纹等），人脸具备唯一性、一致性和高
度的不可复制性，为身份识别提供了稳定的条件。人脸识别的应用日益广泛，例

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