《“人脸识别”的安全问题已经来了·法制日报》阅读答案解析及阅读理解试题

阅读下面的文字，完成下面小题。

材料一：

    人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

（摘编自《人脸识别技术行业报告》，《中国产业信息》2018年8月10日）

材料二：

人脸识别技术，主要包括4个步骤。分别为：人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸检测利用脸部的特征，从图像或视频中快速定位人脸的位置并抓取人脸部图像；人脸图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终进行特征提取的过程，主要是去除光线环境变化等对人脸识别的影响；人脸图像特征提取主要从人的面部找到一些可辨别身份的唯一属性（如人脸器官的形状描述以及它们之间的距离等），并形成一个数字代码；人脸图像匹配与识别，是将当前提取的人脸图像特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，确定相似性的过程。

“通俗地讲，比如说这个人主要特征是大眼睛，系统就会自动与数据库内具有同类特征的人分类快速对比，最后会显示出相似度最接近的10张照片。然后再对其基础信息，如姓名、性别等进行比较，来确定人的身份。”

那么整个系统识别过程会不会花费很多时间呢？在公安部第一研究所证件防伪部级重点实验室，一台普通的笔记本计算机上，工作人员向记者演示了人脸比对过程，选择一张人脸图像，点击系统开始，整个过程1秒钟完成，系统就自动显示出与其相似的10张人脸图像。据介绍，照片识别时间主要取决于机器配置，目前服务器可以在1秒之内完成1亿人脸图像的比对。

（摘编自《走进人脸识别》，《新京报》2017年12月）

材料三：

2017年人脸识别运用领域统计数据：

（摘编自《新快报》2017年9月18日）

材料四：

刑法第二百五十三条之一规定的公民个人信息 ，是指以电子或者其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况的各种信息。由于人脸信息是可以识别个人的生物特征信息，因此在网上采集、传输和存储人脸信息需要综合考虑其风险。人脸和其他生物数据（比如说指纹）的一个巨大区别是，人脸是可以进行远距离采集的，任何一个人在远处拍一张照，把照片放在人脸识别的软件里，理论上就进行了识别。此外，很少有人会意识到，自己的脸是隐私，因为人脸是公开的。往往，我们会把隐私和私密画等号，现在看来，这样的等号得拆了。

从国家安全层面考虑，如果人口生物特征数据在网上大规模使用，由于互联网信息安全是公认技术难题，在数据的采集、传输、存储过程中一旦出现信息安全问题，导致数据大量泄露，其损失难以估量，美国、印度已经出现过一些生物特征数据泄露导致信息安全事件，需要认真对待。

（摘编自《“人脸识别”的安全问题已经来了》，《法制日报》）

1. 下列对材料相关内容的理解，不正确的一项是

A. 人脸识别技术是一种生物特征识别技术，目的是识别身份。这项技术是基于人的脸部特征信息，通过技术手段，对人的面部进行识别。

B. 人脸图像特征提取主要有两项工作，一是从人的面部找到一些可辨别身份的唯一属性，二是要把这些属性转化成一个数字代码。

C. 人脸识别技术可以运用于很多领域，目前人脸识别技术主要运用于考勤门禁、金融和安防等领域，其中在考勤门禁领域运用最广泛。

D. 生物特征数据泄露事件并不鲜见。人脸是公开的，因此要保存生物特征数据难度很大，人脸识别技术带来的安全隐患也就可见一斑。

2. 下列对材料相关内容的概括和分析，不正确的一项是

A. 人工智能技术是人脸识别技术的重要支撑，因而人脸识别技术的发展，也必然会见证和助推人工智能技术的发展。

B. 人脸识别技术之所以能进行有效识别，是利用比对的方法，通过人脸的生物特征差异的比对来最终完成识别任务。

C. 人脸信息是可以识别的个人生物特征信息，属于受法律保护的公民个人信息，使用这些信息会造成侵犯个人隐私。

D. 人脸识别技术要取得长足的发展一依赖于技术的进步；二要建立健全相关的法律、法规，保障这项技术的安全性。

3. 以上四则材料，各是从哪个侧重点介绍人脸识别技术的？请结合材料简要分析。