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此外，當身份證遺失時，我收到了銀行無故提起的訴訟：

Kiss，你借的1萬元還沒還。

“人臉識別說你借錢”

在對該銀行的描述中，第一件事發生在該銀行的線下營業網點。

借款人王女士首先填寫開戶申請表並簽字：

△ 圖來源：《中國新聞周刊》，下同

王女士通過手機銀行申請了1萬多元的貸款：

但在借錢之後，借款人直接消失了，再也沒有還錢。

囙此，該銀行直接向廣州互聯網法院提交了一份請願書。

然而，“借錢卻不還”的王女士看起來既困惑又強迫：

我的身份證在你說“開卡借錢”之前就丟了。 我去銀行報失：

你不該讓我把錢還回去，是嗎？

但銀行堅持認為她應該對此負責。

最後，法院將處理卡片時的筆跡與保留的手機資訊進行了比較，發現與王女士自己的資訊不一致。

銀行也無法提供更多的視頻數據來證明當天持卡人是王女士本人。

囙此，法院最終駁回了銀行的所有上訴。

傳遞與誤解的困境

雙胞胎交換身份和欺騙機器很有趣。 他們的資訊和數據被他人錯誤使用，這太可怕了！

當人臉比較的相似度值大於該閾值時，比較通過，否則比較失敗。

如果這條標準線設定得太高，安全性會提高，但通過率會大大降低。

然而，如果標準線設定得太低，錯誤率自然會一直飆升。