第二則是以法律層面進行分析，提到目前缺少獨立機關，在沒有獨立機關的情況下難以執行許多配套措施，包含法律、個資及資安面。 針對管制的方式，則必須考量人臉辨識的利用對於任務目的的必要性和合理性，或是否可以透過不涉及生物特徵資料等方式完成。 歐盟GDPR對此具有個資保護衝擊評估的機制，台灣目前則尚無相關的制度，但可評估未來是否朝此方向規劃。 人臉辨識危機 國際上，美國數個城市已開始規範並禁止使用人臉辨識，而歐盟內則由歐盟個資保護委員會 (EDPB) 及歐盟資料保護監督機關（EDPS）發布聯合聲明，要求在公共場所禁止使用人臉辨識。
最保守的方法是：先熟悉每個考量因素和現有解決方案，並了解趨勢、技術和解決方案的迭代，會如何影響您的測試和導入時程。 多虧了快速發展和不斷創新的硬體與晶片組技術，市面上有越來越多的選擇可以突破速度、功率、外形和成本限制，繼而推動了許多以前無法想像的使用案例。 舉例來說，在大型場所中的人臉辨識通常需要同時處理數百個視訊頻道。
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國立清華大學奈米工程與微系統研究所在2018年6月被指出使用人臉辨識系統監測學生的必修課學習狀況；而在2018年7月中，台北市政府亦被披露，藉著前瞻計畫之名，打算在北一女等四所高中試辦人臉辨識的點名系統。 儘管消息傳出後，台北市教育局已否認立即試辦的可能，但新採購的點名系統已具有人臉辨識功能，未來是否啟用尚不可知。 一般來說，在偵測到人臉後，「人臉辨識」便是透過電腦演算法，將某人臉部上已被抽取出的特定細節（例如兩眼距離、顴骨形狀、下巴形狀、或其他獨特的臉部特徵），去比對人臉辨識資料庫中的其他臉孔資料，以識別出其身份。 由於需要的只是特徵資訊，這類某人被揀選出的臉孔資料，也和一般的「照片」不同，最終的資料通常會化約到只包含可辨識這張臉的一些特徵資料。 生物特徵辨識技術可略分為「一對多」的比對技術和「一對一」的核對技術。
個人與平台之間的權益和互動，則回歸到當事人自身的同意，將其部分的權利交付出去，但在雙方勢力如此不對等的情況，民眾幾乎是等於沒有選擇力量。 科技巨擘旗下之人臉辨識系統，如微軟 Windows Hello、蘋果 Face ID及三星裝置上的系統，在過去皆有被破解之案例。 2021年8月以色列研究員更是透過AI技術產製大量的人臉資料，成功破解辨識系統，顯現出其尚存在的資安風險。 「台北市政府人權論壇」，由台北市政府法務局主辦以及台灣人權促進會協辦，主要討論公部門以國家安全、公共衛生、公共利益等名義對人民進行資料蒐用時，如何保障隱私權，並建立嚴謹的審查機制，降低其對人民所帶來的侵害。 法律與教育應負起監督科技的責任，尤其在這科技革新速度比人腦思考速度還快的時代。 司法系統應制定新的資訊協定，以及辦法相關專利的法律增修、資安利用法則、相關資訊安全刑責增修，並強制公私機構實行含括識別科技的資安教育，更要獎助資安研究與應用。
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人臉偵測（Face Detection）：從影像中找出人臉位置是很重要的一項工作，因為要正確辨識人臉資訊之前，必須先有效且精準的定位出人臉在複雜環境背景下的位置。 若不能先精準的進行人臉偵測，辨識率再高的系統將無法正常運作。 一般來說，臉部辨識系統包括圖像攝取、人臉定位、圖像預處理、以及臉部辨識（身分確認或者身分尋找）。 系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身分的人臉圖像，以及人臉資料庫中的若干已知身分的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待辨識的人臉的身分。 廣義的臉部辨識實際包括構建臉部辨識系統的一系列相關技術，包括人臉圖像採集、人臉定位、臉部辨識預處理、身分確認以及身分尋找等；而狹義的臉部辨識特指通過人臉進行身分確認或者身分尋找的技術或系統。
種種跡象顯示，這項蓬勃發展的技術不僅在人權與隱私方面受到外界撻伐，其公正與準確度也開始受到質疑。 這對開發商來說無疑是個警訊，代表他們在研發相關應用時必須更加小心謹慎，否則可能造就無謂的誤會與衝突。 而在目前全球人臉辨識設備最大的市場中國，據陸媒報導，各種臉部資料交易已經成為一大隱憂。 不少公司付點小錢就可以採集受測者的臉部資料進行實驗，或轉賣給AI相關公司。 中國無處不在的監視器也成為幫兇，許多民眾在不知情下被取得了臉部資料，這些資料被用來做什麼、會不會外流到其他地方、有沒有可能被不當運用，當事人完全無法掌握。
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因此，只能取得有角度變化的人臉影像資訊，或甚至更糟糕的人臉影像資訊，如此將造成人臉辨識的困難。 燈光或亮度變化：燈光或亮度的影響是人臉辨識在日常生活中一定會遭遇到的環境因素。 白天和晚上的亮度不同、室內與室外的燈光變化、不同場所有不同燈光佈置等等，這些因素都會造成拍攝裝置所取得的人臉影像資訊每次都有不同的燈光或亮度變化。 一般來說，太亮或太暗都會造成人臉影像資訊有所失真，使得取得影像與原始人臉有所差異，而導致人臉辨識系統發生誤判。 臉部辨識系統（英語：Facial recognition system），又稱臉部辨識。 特指利用分析比較人臉視覺特徵資訊進行身分鑑別的電腦技術。
前者是利用臉孔、姿態、人聲、外型或其他生物特徵，將個人從群體中識別或區分出來，足以促成大規模或帶有歧視性監控與追蹤。 而後者，雖然較常被用在個人的身分認證，但一旦所蒐集生物特徵資料被組合為龐大地生物特徵資料庫，照樣能助長大規模或帶有歧視性監控與追蹤。 焦點移轉到台灣，受疫情的影響，許多公共場所及賣場皆以透過測溫儀對人臉辨識與體溫偵測進行記錄，而對此的管制方式卻尚未有完善的討論和規範。 反觀加拿大，則是迅速地在2020年提出應對措施，私部門除需事先取得顧客同意外，更不得留存該資料，值得台北市政府借鏡參考。
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教育界則應教授有關自動識別應用的好壞處、宣導資安意識、保護個資的措施辦法、資訊識讀、資安法律與道德教育。 三、旅宿業缺工衝擊旅遊業復甦：值此疫情後，國內旅遊正要奮力起跑之際，業者卻受人力不足所苦。 學者分析指出，國人對於從事房務工作意願低，並直指勞動部對勞動力市場不夠瞭解。 可見在疫後各產業積極延攬人才之下，國家整體勞動力的分布不均，將影響旅宿業復甦。 其所產生的負面影響，民眾捨棄國旅選擇出國，而降低國內消費力，更可能阻礙外國旅客來台觀光意願。 它會建立一個類似於指紋或臉紋的聲紋，並將其與資料庫中的樣本進行比對。
英國思克萊德大學、格林尼治大學和中東的卡塔爾大學一項研究研究顯示，面部識別能力超強的白人識別白種人臉、埃及人臉和亞洲人臉時，表現都優於普通白種人，但他們識別埃及人和亞洲人臉的成績則不如普通埃及裔和亞洲裔觀察員。 英國格林尼治大學面部與聲音識別實驗室的戴維斯教授（Josh Davis）的一項研究發現，口罩墨鏡同樣會降低「識臉超人」的識別凖確率，但他們的成績總體比普通志願者高很多。 人臉辨識危機2023 最近幾年開始加入其他相關測評，比如在不同陌生面孔當中找出相同的兩張臉（入境口岸邊檢官的這種能力就需要達到一定標凖）。 英國從2009年起開始用「劍橋面部記憶測試」成績來評估面部識別能力，鑒別「識臉超人」。 人臉辨識危機2023 我們訴請全球的公民社會、社運人士、學者與其他利害關係人，為捍衛我們的人權與公民自由，連署這份公開信並加入抗爭行列，以確保上述科技的永久、全面性禁用。
人臉辨識危機: 指紋驗證
此外，也能再透過網路監控攝影機同步進行安全行為監控，確保交易過程是安全無虞的。 如此可以提高準確度，並排除雲端處理或大量資料傳輸造成的延遲。 只需傳送一個小小的加密模版，便可透過設在金融機構伺服器中的資料庫所含的加密模版進行驗證。 自從新冠疫情以來，各種遠距行為，逐漸成為人們生活中的常態，金融服務也不例外。
除此之外，留言區也出現被燒毀的行動電源，從當事網友貼出的圖可以看出，整顆行動電源幾乎完全被燒毀，僅剩下4分之一還能辨識，網友也表示，當時人在睡夢中，被爆炸的融化物，噴濺燙到驚醒，發現爆炸起火。 國民黨主席朱立倫在中常會上表示，為了和平、為了台灣的未來，要記取歷史的教訓，沒有人希... 二、長照業缺工影響長者權益：監察院早在2020年時，就曾糾正衛福部現行長照2.0制度，已造成長照人力大挪移，住宿型機構與醫院首當其衝，照顧人力流失。
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但，她在Facebook內部看見的是，他們做出的選擇是災難性的。 2017年世界大學運動會期間，新竹縣政府警察局在其所負責維安的比賽賽場也引入了人臉辨識系統，逐一將進場觀賽的觀眾與預先建立好的資料庫進行比對。 此外，世大運工作人員主要的場地，也引入了相關系統，以確保只有相關工作人員能出入該場地。 特別是這陣子，經歷台北市因前瞻計畫，打算在幾所高中試辦人臉辨識點名，以及前幾個月，台北市試圖在智慧路燈上安插人臉辨識模組的事件後，人臉辨識到底在台灣如何被運用，是否會伴隨相關權利侵害的風險，也受到越來越多人關注。
接續並由翁國彥律師說明本講題的主要內容，係關於警政署積極建置之行動警用電腦平台「M-Police」。 此外，翁國彥律師與同樣關注數位人權議題的台灣人權促進會長期合作，並鼓勵對數位人權議題有興趣的民眾可以自行上網參閱相關資訊，尤其是介紹相關議題的文章「下一張臉在哪」。 報導指出，西方經濟學家認為，解決中國經濟問題的辦法是降低中國的高儲蓄率和投資率，鼓勵更多的消費支出。 他強調，本國勞工權益不容漠視，提高薪資水準、推動產業轉型、重整勞動環境，都是執政者應為的義務。 因此，移工政策的討論，不應流於「二元對立」，而要從國家經濟發展著眼，實證研究數據出發，揚棄直觀的空洞想像與價值勒索。
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舉例來說，人臉驗證可以應用在門禁系統的身份確認或最近在智慧型手機上有別於傳統設置PIN碼的人臉解鎖方式。 從政府採購網的資料顯示，NEC（又名「恩益禧」或「日本電器」）應是台灣檢警調機關人臉辨識技術的主要供應商。 無論是警政署M-Police行動平台（報導見此）、新北市政府警察局、法務部調查局，都是採用NEC提供的人臉辨識系統。 準確度一直是人臉辨識系統成功的關鍵因素，因此建議營運商考慮來自供應商的解決方案，因為供應商定期更新的演算法不僅經過審查，且在 FRVT 等行業測試中擁有高排名。 若要使用人臉辨識進出安全設施、存取高度機密資料、受控或危險物質，以及其他高度管制的有形或無形資產，準確度可能是最關鍵的因素。
種種分析更顯示，實驗上使用這些科技來施行警務、維護公共秩序時，低收入與邊緣化社群(包含非強勢種族)時常會被貼上犯罪標籤；而這些社群正是一直以來就飽受系統性歧視與差別待遇的族群。 人臉辨識危機 這些充滿缺陷的技術就算再「進步」，它們對人權、平等和公民自由所構成的威脅仍舊無法完全抹除，反而可能淪為更有效監視並侵犯人權的工具。 因此，我們堅持無論是政府與私部門都應徹底禁止該科技用於公共空間或公眾得近用的空間。 而翁律師引用警政署予立法院的專題報告為例，主要內容係為「M-Police行動警察建置案」警用電腦平台，此平台為警政署2007年開始建置，為提升警政資訊行動化之應用及勤務機動性，使員警執勤時可以經由此平台及時連動系統資料庫取得資料。 然而翁律師也強調，此平台的相關處理以及利用有無符合法規，是相當值得關心的議題。 人臉辨識危機 未經授權存取臉部辨識系統極具挑戰性，因為您的臉部是無法變更的。
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個人只需簡單地查看他們的手機或電腦，就可以驗證交易，而不是使用一次性密碼或兩步驟驗證。 同樣，一些 ATM 提款和結帳收銀機可以使用臉部辨識來核准付款。 金融流程向數位化又邁進了一步，但是實體銀行和金融機構仍然容易因為進出銀行的人而受到威脅。
