閱讀下面的文字，完成下面小題。
材料一：
      生物識(shí)別技術(shù)，如指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別或人臉識(shí)別等，在驗(yàn)證主體身份方面已得到廣泛應(yīng)用。其中，人臉識(shí)別技術(shù)自20世紀(jì)70年代問(wèn)世以來(lái)，歷經(jīng)半個(gè)世紀(jì)，已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和生物識(shí)別領(lǐng)域研究和應(yīng)用熱點(diǎn)之一。其技術(shù)原理，就是使用多種測(cè)量方法和技術(shù)掃描人臉，來(lái)識(shí)別或驗(yàn)證圖像或視頻中的主體身份。
      實(shí)用的人臉識(shí)別系統(tǒng)，通常由人臉檢測(cè)、人臉對(duì)齊、人臉表征以及人臉匹配等模塊構(gòu)成。傳統(tǒng)的人臉識(shí)別方法高度依賴人工設(shè)計(jì)的識(shí)別特征與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，近年來(lái)，更新后的人臉識(shí)別技術(shù)則主要利用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法。
（取材于張?zhí)N的有關(guān)文章）材料二：
      人臉識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別技術(shù)之一，目前該技術(shù)主要應(yīng)用在刑事偵查、監(jiān)控系統(tǒng)、安全支付等領(lǐng)域。
要實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，大致分為四個(gè)模塊：數(shù)據(jù)采集、圖像分割、特征提取、動(dòng)態(tài)識(shí)別。
      人臉數(shù)據(jù)采集有兩種方式：一種是傳統(tǒng)的利用攝像傳感器進(jìn)行拍照；另一種是高清攝像頭攝像，然后對(duì)攝像形成的視頻進(jìn)行幀分析。無(wú)論是哪種方式，最終都是獲取靜態(tài)圖像。
      圖像分割，就是將一幅圖像按某種策略分塊割開(kāi)。要確保對(duì)一幅圖像的分割成功，首先要保證我們分割后的塊之間屬性無(wú)交疊，也就是說(shuō)，在對(duì)圖像分割之前，我們要預(yù)知分割后的各塊具有鮮明的特征屬性。由于等待分割的圖像內(nèi)容不同，導(dǎo)致要預(yù)知圖像被分割后的每一塊的特征屬性鮮明度隨之不同，從而使圖像分割時(shí)的塊區(qū)域選擇發(fā)生變化，這就是圖像分割中特征屬性與塊區(qū)域之間的相互聯(lián)系。由此可見(jiàn)圖像分割技術(shù)要解決的最基本問(wèn)題就是對(duì)圖像特征屬性的提取和圖像區(qū)域的劃分。
      對(duì)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行采集后，并不是簡(jiǎn)單地進(jìn)行存儲(chǔ)，而是要進(jìn)行特征的提取以便于后續(xù)的識(shí)別。主要分為傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。它們都是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行模型訓(xùn)練，而后再對(duì)出現(xiàn)的人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷、預(yù)測(cè)和分類。
      人臉識(shí)別是極富挑戰(zhàn)性的課題，雖然人臉識(shí)別技術(shù)已取得了巨大的成就，但是在實(shí)際應(yīng)用中仍然面臨著困難，主要是現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中不僅需要快速檢索，同時(shí)還要求達(dá)到很高的分類準(zhǔn)確率。未來(lái)可以考慮在人臉的局部和整體信息結(jié)合、多人臉特征融合、多分類器融合、人臉之間的相似性、3D人臉模型等方向上進(jìn)行研究，提高人臉識(shí)別的識(shí)別率和識(shí)別速度。
（取材于秦程等的相關(guān)文章）材料三：
      人臉識(shí)別具有無(wú)可比擬的優(yōu)越性，人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)于維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定、打擊各類犯罪活動(dòng)具有十分重大的意義。在新興的信息安全應(yīng)用領(lǐng)域，人臉識(shí)別技術(shù)提供了一種更為安全可靠易用的身份鑒別手段，從而提升了整個(gè)網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的安全性能，有效地遏止各類網(wǎng)絡(luò)違法犯罪活動(dòng)。同時(shí)，人臉識(shí)別技術(shù)在傳統(tǒng)的安防領(lǐng)域可以便捷地與原有技術(shù)實(shí)現(xiàn)緊密的結(jié)合。大大提升原有系統(tǒng)的智能化程度、安全性及易用性，拓展了原有系統(tǒng)的應(yīng)用領(lǐng)域，從而促進(jìn)了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級(jí)。但人臉識(shí)別技術(shù)也存在一些難點(diǎn)：如人臉識(shí)別中的光照問(wèn)題、姿態(tài)問(wèn)題、表情問(wèn)題等。
（取材于李倩的相關(guān)文章）（1）根據(jù)材料二，下列表述不正確的一項(xiàng)是

C

C

A．人臉識(shí)別技術(shù)作為一種生物特征識(shí)別技術(shù)，目前已經(jīng)應(yīng)用到刑事偵查等重要領(lǐng)域。
B．人臉數(shù)據(jù)采集可以通過(guò)拍照，也可以通過(guò)攝像，目的是獲取采集對(duì)象的靜態(tài)圖像。
C．人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行采集后，經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單存儲(chǔ)，就能通過(guò)與人臉進(jìn)行比對(duì)，達(dá)到有效識(shí)別。
D．動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別指人進(jìn)入識(shí)別范圍，攝像頭進(jìn)行數(shù)據(jù)抓拍采集，系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行識(shí)別。
（2）下列對(duì)材料相關(guān)內(nèi)容的概括和分析，不正確的一項(xiàng)是

B

B

A．生物識(shí)別技術(shù)包括指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、人臉識(shí)別等，目前已廣泛應(yīng)用于驗(yàn)證主體身份方面。
B．人臉識(shí)別技術(shù)處于不斷更新中，拋棄了原來(lái)的依賴于人工設(shè)計(jì)的識(shí)別特征和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，開(kāi)始利用深度學(xué)習(xí)方法。
C．圖像分割技術(shù)中必須解決的最基本問(wèn)題就是圖像特征屬性的提取和圖像區(qū)域的劃分，這樣才能確保對(duì)圖像的分割成功。
D．人臉識(shí)別技術(shù)有很多問(wèn)題需要解決，如怎樣提高人臉識(shí)別的識(shí)別率等，這為該技術(shù)的研究提供了更多課題和研究方向。
（3）未來(lái)，人臉識(shí)別技術(shù)還可以尋求哪些突破？請(qǐng)結(jié)合材料加以概括說(shuō)明。