平常是不會收集的，收集就違法了！

人臉識別是透過取樣夠透過資料建模然後還有一套演算法進行和現在驗證的臉型做對比，是有一個相似值！現在人臉識別技術可靠性正確率精度越來越高了，尤其現在人臉識別必須是動態的也增加了安全性！

現在有很多做人臉識別的公司，通常都有自己的建模和演算法並申請了專利！

在結構光模組中放置兩顆攝像頭模擬人眼所看到的事物然後對左右攝像頭拍攝到的圖片進行特徵點對比但是左右兩個攝像頭拍攝到的照片並不是一模一樣的就這樣透過三角測量來計算人臉

首先要考慮到你的手機面部解鎖是使用的哪一種方案：2D解鎖or3D解鎖

2D

攝像頭把面容拍下來，形成一種特定格式的影像，然後使用演算法識別面容部位踩點(一般是眼睛，鼻子，額頭，下巴，嘴巴等)，將每個點繼續用演算法(類似聚類)分別建立輔助位置點，然後計算點距離。在第二次接收面容時，進行相同取點操作，核對距離，就可以判定是否是同一個面容。所以這個方式的面容識別多是用來驗證，實用強度不大。大部分的電話目前是使用這個方案的，例如早期安卓手機的面容解鎖

3D

三維的面容識別分為兩種，一種是結構光，另一種是tof。

結構光是使用光感感測器(CMOS+攝像頭)形成的組合，在面容上進行拍攝投影，這個與2D不太一樣，活的的模型是三維的而非照片。投影的模型是立體的，所以在第二次接收面容時，以同樣的方式取樣模型，對比，這樣的面容很難仿製，除非進行手術。因此很安全，是可以實用化的方案，例如iphone x系列以及華為mate 20 pro。

ToF全稱Time of Flight，意味飛行時間。如果說結構光是立體模型，那麼tof就是一個柱狀模型。首先tof顧名思義就是測量距離用的，也就是說專門用來做立體高度的，這樣也能產生一個立體模型，但是原理不同。tof組建包括一個紅外發射器與一個攝像頭，透過攝像頭確認物件，紅外發射器發射電磁波，計算飛行時間，得出距離，從而獲得深度模型，在第二次獲得面容時進行深度比對，從而更安全，是可以實用化的方案，例如華為mate 30 pro。

下面是兩個3D方案的對比

結構光

使用攝像頭與條紋編碼響應時間慢深度精度高光源要求高成像質量高但是識別距離短成本較高

ToF

使用紅外反射時間響應時間快深度精度低使用紅外電磁波識別距離常，不太受光源影響成本

一般這裡需要提到一下蘋果的FACE ID在基於結構光的方案下加入了學習功能，可以學習你的臉部。比如你化妝後，或者換了表情後。目前安卓機型的3D解鎖方案也算是成熟。也就是說你可以理解為你的手機這一塊功能在學習你的臉部！