歐盟人工智能法案：四種AI系統風險類型的劃分及監管措施
作者：趙志東 蔡佳雯來源：區塊鏈日報該法案采用風險分級的規制路徑，將人工智能系統的風險劃分成不可接受的風險、高風險、有限風險和輕微風險四種類型，并針對不同類型施加了不同
人臉識別技術已經日益成熟，這項基于人的面部特征進行身份識別的生物識別技術，可以被用來解鎖智能手機，提供對建筑物的安全訪問，并加快機場的護照檢查等。
但是，這項技術被提升到一個新的水平，來自澳大利亞、新西蘭和印度的國際研究小組，利用人的表情在VR環境中操縱物體，無需使用手持控制器或觸摸板，這在全球尚屬首次研究。
想像一下，通過微笑、皺眉、咬緊牙關等面部表情就能操縱虛擬現實中的物體，這種感覺真的很奇妙。
其實，早在4年前，巴西圣保羅的一家機器人公司就研制出了一款名為Wheelie 7 的控制器，可以幫助四肢不能動的用戶用表情驅動電動輪椅。
人工智能系統可以讓殘疾人通過10種不同的表情來實現對電動輪椅的控制，例如揚眉毛或者吐舌頭。
所以在未來，人臉識別技術會被用在更多的地方，創造人機交互的“無限可能”。
人臉識別（Face Recognition）是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。
人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作。技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等。
人臉識別人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主。人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度。
“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。
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