Gezichtsgegevens behoren tot de privacygegevens van burgers, die uniek en onvervangbaar zijn.De drie belangrijkste nationale regelgevingen, waaronder de cyberbeveiligingswet, de gegevensbeveiligingswet en de normen voor de beveiliging van persoonlijke informatie, omvatten allemaal managementregels voor dergelijke gegevens en privacy.
Als non-profitorganisatie bieden scholen diensten van hogere kwaliteit aan docenten en studenten door op de hele campus gezichtsherkenningsapplicaties te bouwen.Daarom is het bij het toepassen van gezichtsherkenningstechnologie noodzakelijk om de bescherming van de persoonlijke privacy en de constructie van gegevensbeveiliging te versterken.
Gezichtsherkenning, als het handigste, snelle en effectieve unieke identiteitsmedium, is toegepast in verschillende scenario's van leren en leven op de campus.Er is echter ook sprake van een wanordelijke verzameling en constructie van gezichtsgegevens in verschillende toepassingen.
Op basis van dit uitgangspunt moeten scholen een uniform platform bouwen met beveiligingsmogelijkheden op basis van gezichtsgegevens, waardoor dit mogelijk wordtom de wanordelijke en chaotische verzameling van gezichtsgegevens op een uniforme manier te beheren en te garanderen de beveiliging van gezichtsgegevens en het mogelijk maken van verschillende zakelijke toepassingen voor gezichtsherkenning.
Uniforme gezichtsplatformoplossing
Wat zijn de problemen?
1. Verzamelen en samenwerken
Los het probleem op van de verspreide verzameling van gezichtsgegevens in de beginfase en het onvermogen om delen en interoperabiliteit te bereiken.
2. Klaar voor gebruik op de grond
Los het probleem op van de moeilijke implementatie van applicaties en het onvermogen om snel handige services aan de school te bieden.
3. Gegevensbescherming
Los problemen op zoals de lage beveiliging van gezichtsgegevens en onvoldoende privacybescherming.
4.Gedeelde empowerment
Los het probleem op van de traceerbaarheid van gegevensverlies en het onvermogen om effectief gedeelde empowerment te bereiken.
Uniform gezichtsplatform
Hoe het probleem op te lossen?
1. Verzamelproces
Bouw driedimensionale verzamelmethoden zoals online en offline, zelfbediening en assistentie, zodat docenten en leerlingen gemakkelijk kunnen werken.Zorg voor ondertekening van privacybeschermingsovereenkomsten, verificatie en evaluatie van de beeldkwaliteit en zelfverificatie van persoonlijke gelijkenis tijdens het verzamelproces.
2. Opslagproces
Gecodeerde opslag van serverbeeldbestanden, constructie van een externe back-upmethode, fusie-extractie van gezichtskenmerkwaarden van meerdere versies, herkenning van opslag van terminalkenmerkwaardemodellen, om fotolekken te voorkomen.
3. Transmissie-communicatieverbinding
Het aannemen van een eigenwaardemodel voor datacommunicatie om de gegevensbeveiliging tijdens het communicatieproces te verbeteren.
4. Gedeeld empowermentproces
Open samensmelting van functiewaarden voor meerdere versies, delen van afbeeldingen en traceren van verliezen, instellen van deelvolgorde, open beveiliging en traceren van verliezen.
Shandong zal Data Co., Ltd
Gemaakt in 1997
Aanbiedingstijd: 2015 (voorraadcode nieuw derde bord 833552)
Enterprise-kwalificatie: Nationale hightech onderneming, dubbele softwarecertificeringsonderneming, beroemde merkonderneming, provincie Shandong Gazelle Enterprise, provincie Shandong Uitstekende softwareonderneming, provincie Shandong Gespecialiseerde, verfijnde en nieuwe kleine en middelgrote ondernemingen, provincie Shandong Enterprise Technology Center, provincie Shandong Onzichtbare kampioen onderneming
Enterprise-schaal: het bedrijf heeft meer dan 150 werknemers, 80 onderzoeks- en ontwikkelingspersoneel en meer dan 30 speciaal ingehuurde experts
Kerncompetenties: onderzoek en ontwikkeling van softwaretechnologie, mogelijkheden voor hardwareontwikkeling en het vermogen om te voldoen aan gepersonaliseerde productontwikkeling en landingsdiensten