基于AI神经引擎的Face ID 真能让人放心吗？

随着iPhone X预售日期的临近，尽管iPhone 8存在一系列问题，但人们对iPhone X的期待却持续高涨。这其中，一个重要的原因是iPhone X采用了基于AI神经引擎的Face ID技术，摒弃了广泛采用的Touch ID指纹识别技术，实现了手机解锁和支付认证的新方式。

在今年“315”晚会上，人脸识别技术被揭露存在漏洞，让人脸识别技术的应用引发了公众的担忧。利用一张证件照就能欺骗人脸识别系统，使人脸识别技术在安全性方面似乎并未展现出比传统密码更强的优势。尽管如此，人脸识别技术的发展速度令人惊叹。短短半年时间，这项技术已经从被权威媒体质疑到应用广泛。

那么，为什么人脸识别能够在安全认证的赛道上后来居上呢？从本质上讲，人脸识别与其他生物识别技术一样，具有普遍性、唯一性和持久性的属性。虽然指纹识别的应用广泛，但人脸识别在某些方面拥有独特的优势。

人脸识别技术的突出优势在于其识别过程的友好性、方便快捷以及符合常识和交互性好。相比其他生物识别技术，人脸识别属于非接触识别，可以隔空自动采集图像，更加便于实施。使用普通摄像机或三维扫描仪即可采集数据，通常在毫秒级别内即可完成识别。人脸识别更符合人们的生活习惯和认知，可以更简单直观地看到识别结果，更具有普适性。

目前的大部分人脸识别技术都是基于二维识别的。二维识别在面临光照、姿态、年龄等变化时，识别效果可能会受到影响。安全性不高是二维识别的先天不足，一张照片就能欺骗过去的情况时有发生。尽管后期引入的多角度识别和表情识别等技术提升了安全性，但并没有本质上的改变。

相比之下，三维人脸识别具有更好的突显人脸在空间中的特性，具有显式空间形状表征，信息量比二维数据丰富得多。这使得三维人脸识别更加立体、准确。现有的三维人脸识别方法主要包括基于空域匹配、基于局部特征匹配、基于整体特征匹配和基于双模态特征匹配等。

尽管三维人脸识别具有很多优势，但它也面临着很多挑战。光照变化、表情因素和姿态变化等都是识别和检测中的难点。三维人脸识别技术的实现也相对复杂。

人脸识别技术在现代科技中发挥着越来越重要的作用。虽然它面临着一些挑战和争议，但其发展的速度和潜力不容忽视。随着技术的不断进步，相信人脸识别技术将在未来在安全认证等领域发挥更大的作用。智能相对论对于人脸识别和Face ID技术的讲述和对比，为我们勾勒出了现代人脸识别技术的清晰画像。深入解析Face ID：遮挡、年龄、计算力难题与红外、三维、AI神器】

面部识别技术日益走进我们的生活，然而在实际应用中却面临诸多挑战。口罩、墨镜、帽子等遮挡物，年龄变化，以及计算能力的需求，都给识别和检测过程带来不小的难度。针对这些问题，苹果公司以其独门解决方案，为我们揭示了如何应对这些难题。

一、遮挡与年龄因素：

面对口罩、墨镜等遮挡物以及年龄变化带来的识别难题，苹果公司的解决方案在于提高数据采集建模能力。通过红外感应系统，无论白天黑夜，都能智能感应识别人脸，对温度敏感的特性使得简单的照片或面具难以欺骗Face ID。

二、三维建模技术：

相较于普遍使用的“2D识别方案”，苹果采用的3D建模技术大大提高了识别的准确性和安全性。通过投射红外点光源，结合面部的深度信息，构建3D立体脸部模型进行识别，使得仅仅依靠二维照片或低精度的3D模型无法蒙混过关。

三、计算能力：

为了满足大量数据采集、建模和分析比对的需求，苹果搭载了AI单元的仿生芯片。A11仿生芯片不仅图像处理能力强大，更集成了神经网络引擎，成为苹果第一枚搭载AI神经网络单元的移动芯片。AI神经网络单元的高效运算能力，使得Face ID能够胜任复杂的机器学习任务，快速计算人脸不同部位的位置与距离，判定身份，同时能够学习人脸图像中的隐性规律，为Face ID提供强大的性能支持。

正如智能相对论所述，任何技术都无法做到完美。尽管Face ID在人脸识别技术上取得了显著进展，但仍面临良品率、识别速度和识别精度等挑战。结构复杂的3D感应系统导致良品率较低，但强大的A11处理器和AI神经网络单元的加入，使得识别速度有了显著提升。而关于识别精度，虽然二维识别技术无法与之相比，但真实世界的应用环境中，Face ID能否让广大用户满意，尚需时间来验证。

Face ID作为苹果的一项创新技术，尽管面临诸多挑战，但其独特的解决方案和强大的技术背景使其具有极高的竞争力。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信Face ID会给我们带来更加便捷和安全的生活体验。