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;第十章人脸识别的法律规制;
一、人脸识别技术概念及应用
二、人脸识别的主要技术及其特性
三、人脸识别滥用带来系统性安全风险
;一、人脸识别技术概念及应用
;（二）人脸识别技术应用;二、人脸识别的主要技术及其特性
;（二）人脸识别的三大技术特征;非接触性是指人脸识别不需要人机接触就可以实现识别验证。在3D人脸识别技术下，甚至不需要受验人正视摄像机，只需要受验人人脸的部分特征信息就可以实现身份验证。当然，非接触性也让人脸识别技术相较于血液、指纹、虹膜检验技术具有更高的安全风险，毕竟窃取他人人脸要比窃取他人血液、指纹、虹膜要容易得多。;高智能性是指人脸识别的验证过程几乎全程交给机器解决，不需要人为过多干涉。人脸识别的验证通过智能算法完成，人脸识别机器会自动提取面部特征，通过卷积神经网络和数据库进行分析比对，最终自动实现身份验证，对人的依赖程度较低。特别是随着大数据与深度学习技术的发展，目前人脸识别精度已经超过人类水平，可见人脸识别技术对操作者本身没有很高的专业知识或技能要求，自主智能化程度较高。;可扩展性是指人脸识别技术应用及其本身具有良好的扩张空间。人脸识别以身份校验作为技术核心，起着秘钥之于保险柜的作用，至于保险柜中最终存放什么则完全由其他第三方接入程序决定。如应用在出入门禁控制、人脸图片有哪些信誉好的足球投注网站、上下班刷卡、犯罪分子识别等各个范畴。此外，良好的可扩展性还体现在技术本身：一是人脸信息采集端完全可以依靠现有视频设备实现，二是基于深度学习的人脸识别依靠卷积神经网络进行。;三、人脸识别滥用带来系统性安全风险
;（二）人身与财产安全风险
人脸识别滥用带来的信息安全风险首先关联的是公民的隐私权、个人信息权和肖像权。
思考：人脸是否属于隐私权范畴？
;一、美国人脸识别立法现状及价值选择
二、欧盟人脸识别立法现状及价值选择
三、欧美人脸识别立法实践对我国的启示;一、美国人脸识别立法现状及价值选择
;;第二节域外人脸识别立法考察;二、欧盟人脸识别立法现???及价值选择
欧盟对人脸识别的规制以2018年通过的《通用数据保护条例》为基础，以《数据治理法案》、《数字服务法案》及29条工作组意见为架构，以《人工智能白皮书》、《欧盟数字战略》为数字经济法律架构的战略导向。
;欧盟在人脸识别技术问题上有着较为广泛的共识，态度也更为坚决，总体上禁止了人脸识别在公共场所的应用。欧盟在人脸识别技术上的法律价值选择上，更侧重于保障个人数据和隐私权。;三、欧美人脸识别立法实践对我国的启示
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一、技术规范
二、行业自律
三、专门立法
;一、技术规范
;三是加强地方团体标准建设，充分发挥《标准化法》机制作用，加强地方政策扶持，支持地方人脸识别团体标准组织建设。;二、行业自律;应加强行业自律规范体系建设：;三、专门立法;人脸识别信息具有“人身反应性、高度人格尊严性、独一无二性、不可替代性、不可改变性”，同时具有“广泛运用性、密码使用性、人身和财产犯罪的关联性、停用带来的不方便性、停用前损失的持续性、法益特殊性”。因此应及时完善相关立法：;;
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