2018年01月05日 | 刷脸的时代 解密iPhoneX的人脸识别技术

　　相信这样的场景用多了指纹识别的我们一定不陌生，很帅气拿出手机点开支付宝按下指纹，却发现指纹一直无法识别，是的，要怪就怪自己的油手。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。

    随着iPhone5s配备了指纹解锁，相应的一系列应用也把指纹作为安全加密的手段之一，除了安全更方便的是便捷，按个指纹的时间总比输密码快吧，况且输密码的时候还要顾及旁人会不会偷看。移动支付遍布整个中国的大街小巷，卖红薯的大爷都有自己专属的收款二维码，还带着现金的你就out啦。而支撑起移动支付安全的手段则是利用手机的指纹识别，除了偶尔的识别不成功以及相对的安全，总的来说指纹识别还是作为移动端主流的加密手段在使用。

刷脸的时代 解密iPhoneX的人脸识别技术

　　2017年的9月。苹果公司举行了秋季发布会，每一年的9月是iPhone的新品发布会，这次也不例外，更加不例外的是iPhone8的“家族设计”，在手机讲究看脸的时代，也就只有苹果敢把同一个设计用了近4年。但令果粉感到些许欣慰的是第三款新机：iPhoneX，全新的设计，全新的外观，惊艳的OLED全面屏以及苹果黑科技：Face id，iPhoneX毫无意外的登上第二天各大媒体的头条。

刷脸的时代 解密iPhoneX的人脸识别技术

　　看到iPhoneX的图，很多人都在想，Home键去哪了，在背后?在屏幕下方?都不对，而是完全弃用Home键这个苹果的经典设计，相当于宝马的前脸没有了“双肾”一样。 这次iPhoneX采用的是人脸识别技术，用苹果官方的话来说就是“面容ID”。

　　说起人脸识别，先要讲讲什么是人脸识别。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别始于20世纪60年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，以美国、日本和德国的技术为主。随着人工智能的发展以及处理的快速迭代更新，人脸识别技术也获得了很大的突破，同时人脸识别也是生物特征的最新应用。其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。总的来说，人脸识别的原理是收集用户的面部数据存入数据库，然后让机器进行学习。通过采集需要解锁对象的面部数据，放进数据库进行比对，最后完成解锁。先进的算法有利于高精度的计算，但如果一旦被破解，就终生被破解，毕竟人脸是不能变的。

刷脸的时代 解密iPhoneX的人脸识别技术

　　人脸识别出现在手机也不是苹果首创，安卓的人脸识别就出现了很多人，在Android4.0的时候谷歌就加入了人脸识别的功能，只不过那时候的人脸识别以娱乐性质为主，一张照片就能骗过去，并不具备安全功能。当时的人脸识别主要受限于两个因素：1.手机不够足够的空间去堆放更加高级的人脸识别传感器;2.也是最关键的一点：算法有瓶颈，不能计算出人脸凹凸有致的纹理，只停留在2d平面阶段。这也是为什么仅仅照片就能骗过去的原因。

　　iPhoneX 的小小刘海集成了8个传感器，其中为人脸识别服务的就有4个。其实苹果在早些的时候就已经开始布局3D深度感知元件，提前收购了以色列的一家人脸识别公司。新一代的iPhoneX正是使用了原深感摄像头，通过点阵投影器将30， 000 个肉眼不可见的光点投影在你的脸部，绘制出独一无二的面谱。并结合红外镜头来读取这些光点所反射回来的深度，就可以快速扫描人脸的3D结构。因为人的面部并不是平坦的，所以面容ID采集到的人体面部3D数据能够分辨出的几何精度会非常高，大大降低了错误率。而且Face ID人脸识别功能的速度会比Touch ID指纹识别的速度更快。可以说，苹果的这项黑科技是十分厉害了。

刷脸的时代 解密iPhoneX的人脸识别技术

　　“面容ID”记录的是三维的人脸的深度信息，天然防止了平面的纸张、视频等人脸攻击手段，且由于其点阵投影器、泛光照明灯的特性，可以对其人脸肤色与其它材质有较 好的区分性，防止了面具等攻击手段。由于获得人脸信息是通过红外技术手段，理论上是可以在任何环境光条件下使用。

　　2016年的手机设计潮流是金属中框+注塑天线，2017年是“人人都有全面屏+双摄”，到了2018我预测是“真正的全面屏+面部识别”，毕竟苹果带潮流的能力是有过之而无不及的。但就目前苹果“Face id”上的结构光做到像iPhoneX上面那么小有难度。从结构光的技术原理上分析，要形成一个精准的三维模型，至少需要 4-5 帧视频图像进行重建，需要保证光源发射器的频率和摄像头捕捉画面频率同步， 这对于普通红外摄像机的帧率 25 帧来讲，至少需要 200ms 时间完成光源信息 采集，再通过算法对其点云重建，时间较长。如何克服这一问题还不得而知。受限于硬件限制，目前3 维人脸数据的采集难度较大，数据样本太少，对人脸识别算法的学习和研究带来一定难度。

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　　但就人脸识别的体验而言是好的，拥有广泛的应用场景。除了手机解锁和手机支付以外，也有很强的娱乐功能，比如苹果的“animoji”和通过三维建模制作出自己人脸的蜡像，未来的虚拟更衣，制作3d玩偶等。

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