近年來，深度學習在人臉識別中取得了顯著的成果 [6]。深度學習方法，特別是卷積神經網絡（CNN），通過構建多層的神經網絡結構來自動學習和提取面部特征。這些網絡結構可以學習從低層次的像素特征到高層次的語義特征，從而更準確地描述人臉的復雜特征。
人臉識別技術所引發(fā)的倫理和法律爭議涉及到多個方面，需要我們從多個角度進行思考和應對。在推動人臉識別技術發(fā)展的同時，我們也需要關注其可能帶來的負面影響，并采取相應的措施來加以防范和治理。例如，加強法律法規(guī)的制定和執(zhí)行，明確技術的使用范圍和限制；加強數據保護和安全性的技術研發(fā)和應用；加強公眾對人臉識別技術的認知和理解，提高公眾的隱私保護意識和維權能力。只有這樣，我們才能更好地平衡技術進步和社會倫理之間的關系，實現人臉識別技術的合理應用和社會價值的大化。
人行通道閘已經被廣泛的用于各行各業(yè)，凡是有出的地方，都可以安裝閘機進行人員出入管理。隨著城市化建設和信息技術的快速發(fā)展，城市流動人口越來越多，人們對出行、居住、辦公、等場合的安全防范和管理要求也不斷上升，尤其，與人們息息相關的出的管理。
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