超能课堂(106)：都是面部识别，苹果Face ID有什么过人之处？

在今天凌晨的苹果发布会上，全新的苹果iPhone X手机正式发布，不负众望地用上了新一代的六核心A11处理器，5.8英寸Super Retina Display全面屏以及Ture Tone自动色温技术。不过要说到iPhone X相比以往产品最大的不同，那肯定莫过于在iPhone 5s上引入并已经征战多年的Touch ID正式退役，由基于面部识别技术打造的Face ID取代之。说到面部识别技术，相信很多手机玩家都不会陌生，因为这个技术已经被Android系统用于手机解锁上，有采用面部识别作为认证的APP应用也不在少数，苹果现在才来玩这一套似乎有点炒冷饭的样子。但事实上苹果提出的Face ID与之前我们常见的面部识别技术还是有很大差别的，今天我们就来扒一扒它的真身，看看它究竟有什么过人之处。

Face ID是苹果iPhone X的重磅功能

已经应用多年的面部识别技术究竟是什么？

在讲Face ID之前，我们先来讲讲什么是面部识别技术。面部识别技术又叫做人脸识别技术，属于生物特征识别技术，一般来说面部识别技术包括有人脸定位、图像摄取、图像处理以及身份确认和查找等多种技术，工作时首先通过人脸定位确认数据采集的焦点，然后由图像摄取系统进行拍照，处理系统提取当中的关键数据，在通过查找系统对比数据库中的信息，从而完成面部识别并区分被识别者的身份。

科幻片中常见的面部识别技术其实早已走进我们的生活中

面部识别技术有很多其它识别无法比拟的优点，例如隐匿性，与难以隐匿数据采集系统的指纹识别和虹膜识别不同，面部识别技术的采集系统完全可以放在暗处，以“暗中观察”的方式完成识别，这样对方就不容易发现识别系统的所在，也就不容易进行针对性的欺骗了。

你戴上帽子后，图像识别技术有可能就不认识了，因为这种类内变化影响了识别精度

然而人脸识别技术也有明显的不足，例如人脸的结构都是相似的，虽然有利于人脸定位，但是在人脸区分上却是不利的，此外人脸的表情、人脸上的装饰物（眼镜、口罩等）、光源亮度和角度、设备观察角度等因素也会让影响采集到的人脸数据，从而影响人脸识别的精度。

因此在面部识别的相关技术中，人脸结构上的区别被称为类间变化，而因为表情、装饰物、光源以及观察角度等外在因素引起的区别则被称为类内变化。类间变化是需要进行放大的，因为它代表着不同个体之间的差异，而类内变化是需要缩小的，因为它代表的是同一个体，它的存在只会干扰面部识别的正常进行。

当前常用的面部识别技术有什么缺陷？

苹果表示早期面部识别一张照片就能破解，肯定不能再用了

早期的面部识别技术，甚至说现在的绝大部分面部识别技术都是基于二维平面，也就是说系统采集的是人脸的平面图像，并依靠图像上的数十个特征点来生成一组特征值，然后每一次识别时候将会与第一次录入特征值进行比对，到达一定的准确率就算是配对成功。

这样的做法在识别速度上有较好的保障，精度也不差，但是安全性却经不起考验，一张照片就欺骗过去的事情不在少数，即便是后期引入的多角度识别以及表情识别等，也只是稍微提升了下安全性，但没有本质上的改变，因此面部识别技术在需要安全性的应用上一直处于尴尬的位置，虽然支持的系统和应用不少，但将其放在重要位置上的却少之又少。

苹果的Face ID与基于二维成像的面部识别技术有什么不同？

苹果的Face ID则是基于三维成像的图像识别技术，它需要特定的主动光照射系统以及专用摄像头进行配合，通过采集得来的数据建立一个头像三维建模，该模型将存储在手机之中，此后每一次的面部识别都会与之比较，重合度达到一定的程度后将发出识别正确的信号，从而完成个体区分的任务，这是Face ID最基本的原理。

Face ID采用基于三维成像的图像识别技术，安全性比常规的二维图像识别更高

当然为了增强Face ID的安全性，苹果还加入了一系列的措施来对算法进行改进。从Face ID的传感器组成来看，苹果为之配置的是目前处于先进水平的面结构光采样模式，这种采样模式需要使用特定的光源往人脸上投射一个经过编码的图像，然后再通过专用传感器采集图像并进行解码，从而生成一张三维结构的图像，再与已经录入的人脸信息进行对比，从而实现准确度更高的人脸区分。

Face ID通过识别投射在人脸上的编码图像来进行个体区分

当然类似的技术并不是苹果首创的，实际上微软的Kinect以及Surface产品上都有使用类似的技术，例如Windows Hello，它们都是采用结构光打到人体身上，依靠红外深度摄像头采集光线在人体上的变化来准确识别人的动作或者面部。不过苹果实现了整体方案小型化，整合度更高，因此将相应的技术得以从外设周边和平板电脑放入到iPhone X手机上。

Touch ID的重合率是1/50000，而Face ID在多种算法的辅助下，重合率只有1/1000000

此外苹果的Face ID还利用到了A11处理器中的Neural生物引擎，通过神经网络技术来进行学习和算法上的改进，例如会随着你的使用更新内部存储的面部识别数据，让识别基准与用户本人的面部变化基本实现同步等，这样也有利于增强Face ID的速度以及安全性。同时为了避免Face ID的误启动，苹果也为其增加了注视感知功能，只有当你睁眼看iPhone X时，Face ID才会开始工作，进行面部识别，从而实现解锁等功能。

这一系列的设定让Face ID把别人识别成你的几率，也就是苹果所说的重合率下降至1/1000000，相比之下Touch ID的重合率为1/50000，这就足以让面部识别技术从以往的尴尬地位走到非常重要的主力地位上，这也是为什么苹果认为iPhone X以及Face ID将是未来10年手机技术发展导向的重要原因。

苹果Face ID有哪些实际应用场合？

那么Face ID在实际使用中有什么应用场合呢？实际上由于其很大程度上是取代了原有的Touch ID，因此在作用上它与Touch ID有很高的重合度，同时又可以完成一些Touch ID做不到的事情。首先是两者重合的部分，那就是用户识别部分，两者都是通过生物特征来识别用户是否为手机机主本人，只是识别的方式有所不同，因此曾经Touch ID可以做到如手机解锁和Apple Pay等，Face ID同样可以实现，当然使用上是否更方便这点有待进一步验证，不过从苹果的官方演示来看，Face ID的体验并不在Touch ID之下。

Face ID可用于Apple Pay上

而其余原本需要使用Touch ID进行认证的应用，如各种支付APP等，如今也不需要进行很大的修改甚至不需要修改就可以很好地兼容Face ID，因为相关的用户识别工作是由iPhone X自身完成的，APP应用只要接入到苹果指定的API中，就可以获取相应的用户识别判断结果，从而实现用户认证的操作。

Animoji动画表情也会应用到Face ID人脸识别功能

另外Face ID的各种传感器还可以配合iPhone X中的一些新功能使用，如新增的“动话表情”也就是Animoji表情，这就是原本Touch ID无法做到的。Animoji动话表情应用到了Face ID中的人脸定位、三维建模、图像处理等技术，同时也应用到了AR增强现实的相关技术，可以说是一个虽然看起来简单，但实际上很考验技术实力而且使用上非常有趣的应用环境。

最后，Face ID能成功吗？

对于Face ID或者说面部识别技术来说，影响其体验的方面不外乎两个，一个是识别速度，另一个则是识别的精准性。在识别速度上，苹果的Touch ID曾经栽过跟斗，由于偏慢的识别速度以及早期偏低的成功率，Touch ID有好长一段时间是被嫌弃的。Face ID要处理的数据比起Touch ID实际上要更多，不过得益于性能更强悍A11处理器以及其整合的Neural生物引擎，还有基于神经网络的算法，从目前来看Face ID识别速度比起Touch ID应该有长足的提升，响应速度也更加灵敏。

而Face ID识别的精确度则是iPhone X安全性的关键，以往基于二维平面的面部识别技术在这方面显然无法与基于三维成像的Face ID相提并论，而与同为生物识别技术的Touch ID指纹识别相比，从苹果公布的数据来看是应该是有过之而无不及的，这点大家可以放心。

但要谈Face ID能否成功的话，现在肯定是为时过早的。Face ID未必是苹果首度应用的面部识别功能，但是将面部识别技术放在如此重要的位置上，那确实是首次尝试。目前我们对Face ID的暂且还停留在发布会内容以及苹果的广告上，消费者想要体验真正的Face ID，还得等到11月份iPhone X正式发售之时。Face ID的成功与否，最关键的还是看消费者是否买账，当然我们相信苹果有充分的能力把Face ID做好，至少现在的Face ID看上去非常诱人。对Face ID还有其他不懂的技术层面的内容可以通过添加小超哥（weixn：9501417）私聊，在看到之后第一时间为你解答。