在生物科技领域，计算机视觉正逐步成为一项不可或缺的技术，尤其在生物特征识别方面，其潜力巨大，随着技术的深入应用，一系列挑战也随之而来。
数据隐私与安全是首要问题，在利用计算机视觉技术进行生物特征识别时，如何确保个人隐私不被侵犯，以及如何保护这些敏感数据免受黑客攻击和滥用，是亟待解决的问题。
算法的公平性与偏见也是一大挑战，由于训练数据的不均衡和偏见，计算机视觉算法可能对某些群体产生不公平的识别结果，这需要我们在算法设计和训练过程中进行严格的审查和调整。
技术精度与效率的平衡也是关键，虽然提高识别精度是目标，但同时也要考虑算法的运算效率和实时性，特别是在资源有限的嵌入式设备上，如何在保证精度的前提下，优化算法以适应不同的硬件环境，是一个持续的挑战。
跨领域知识的融合也不可忽视，计算机视觉与生物科学、统计学、心理学等多学科的交叉融合，将推动技术向更深入、更全面的方向发展，但这也要求我们不断学习和掌握新的知识领域，以应对未来可能出现的复杂问题。
计算机视觉在生物特征识别中的未来挑战是多方面的，但只要我们持续探索、创新和改进，就一定能够克服这些挑战，推动技术的健康发展。
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计算机视觉在生物特征识别中，未来将面临高精度、多模态融合及隐私保护等重大挑战。
计算机视觉在生物特征识别中，未来需克服高精度与隐私保护的双重挑战。
计算机视觉在生物特征识别中，未来将面临高精度、多模态融合及隐私保护等重大挑战。
计算机视觉在生物特征识别中，未来将面临高精度、多模态融合及隐私保护等重大挑战。
计算机视觉在生物特征识别中，未来需克服高精度、多环境适应性及隐私保护等挑战。
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