人臉識別不是沒得搞，而是有很長的路。所謂99.7%的準確度，是指在某個有限集合裡的測試結果，比如2萬張公開圖片中，90%用於訓練，10%用於識別，這個其實離實際應用還有很大差距，我就舉個簡單應用場景，某大廈需要對來往的人員做白名單布控，也就是說，大廈內部人員進入不報警，外來人員報警。在大廈門口安裝高畫質攝像機，透過人臉進行識別，但不能要求人員刻意配合刷臉，這樣太影響效率，也就是說，必須是非配合型人臉識別。要求準確度超過80%，室外，而且是實時比對，人臉庫為1萬左右。但攝像機補光和安裝角度等都可以由廠家自己定。我相信，現在還沒有一家公司能做到，而且我認為，業內號稱最牛的幾家公司，在此場景下的準確率應該在50%到70%之間。甚至更低。不信拿出來測測。就不要說識別了，即便是人臉檢測，能達到80%已經是niubility的公司了。有人會問，你為啥要求非配合啊，刷臉不行麼？我是客戶的話，我想反問:我為何要人臉識別？我刷卡不行麼，如果擔心盜刷，那刷指紋也不是不可以啊。人臉識別，其獨特的優勢，就是理論上可以做到非配合，其他的生物識別，基本上很難，或者基本不可行，比如指紋，虹膜，靜脈，以及DNA等。其實人臉識別大部分應用屬於非配合場景，原因可以自己琢磨。另外，關於深度學習的人臉識別，包括在LFW刷存在感的眾多中國公司，準確地說，他們的技術只適合做圖片1比1人臉驗證，且不說別的，對實時應用來說，效能就是個很大問題。即便是1比1驗證，去年由某部召集的國內100多家人臉識別公司公開測評中，準確度沒有一家能達到70%，幾乎所有國內公司都去了，為啥？用於訓練模型的資料集跟現場實際環境差距很大，不低才怪呢。所以說，要達到商用化，尤其是安全相關，這條路還很長，很長。當然，做娛樂應用還是可以的。說起做娛樂，某公司的明星臉也被歸類於人臉識別，明星海量的照片都在庫裡，然後你把其中一張照片丟進去做比對，那當然可以識別了，別說用深度學習，即便用SIFT特徵找相似圖也是可以的。

首先要說的是，現在很多手機廠商都拿人臉識別當賣點，但只有蘋果的iPhone X的Face ID才是真正的3D人臉識別，基於原深感攝像頭（rueDepth Camera）。而其它安卓手機廠商都是2D平面人臉識別，主要依靠前置攝像頭和演算法。

從原理上來說，iPhone X的Face ID使用原深感攝像頭投射3萬個不可見的點來捕捉使用者面部資料，建立面部深度圖然後，透過紅外鏡頭捕捉面部紅外影象。

同時，透過A11仿生晶片獨立的神經引擎（Neural Engine），處理使用者面部資料，將其與註冊的使用者面部資料進行對比。

而諸如小米Note 3、vivo X20等中國產手機，則主要透過軟體演算法和前置攝像頭，進行面部資料對比，並沒有專門的硬體支援，在使用者體驗、適用環境以及安全性上，都和iPhone X的Face ID有很大差距。

所以，也只有蘋果敢取消Touch ID指紋識別，完全依靠Face ID面部識別來解鎖。安卓手機的人臉識別只能作為輔助功能，主要還依賴指紋。

另外，iPhone X的適用環境要更加廣泛，即便使用者的戴帽子、眼睛、甚至是太陽鏡，Face ID依然可以正常識別。此外，有了紅外鏡頭的加持，在夜裡Face ID依然可以正常使用。安卓手機的人臉識別就差了很多，光線差的情況下，就無法正常識別了。

所以，目前大多數人臉識別只能說是一種“賣點”，而且很多手機廠商也是跟風蘋果推出人臉識別，想要替代指紋，還需要技術進一步發展。

這一點實際上原因很多，但最基本的原因還是：技術不過關。

我們都知道，人臉識別解鎖最重要的是在正常的光線下，正常的方向拍攝完整的面部才可以進行識別，但是雙胞胎、相似的妝容（化妝或者面部有其他裝飾品覆蓋），都會導致嚴重的識別錯誤，早期還可以利用照片直接解鎖，其安全性受到了質疑。

直到現在iPhone X推廣了這項技術代替指紋識別，但是安全評估委員會以及國際的一些安全機構仍然將這個功能的安全性列為最低等級，可以說是完全不可信。

但是蘋果創新性的採用了立體繪製模型的效果來識別面部，雖然雕塑仍然可以解鎖，但是已經比原來要安全了許多。

另外一個原因就是技術原因了。小米2S的開發板曾有這項面部識別解鎖功能，但後面被廢除了，主要原因是當時技術有限，前攝像頭精度過低，嚴格的安全機制使得識別很容易失敗，而寬鬆的安全機制又使得這個手機鎖有和沒有根本毫無區別，所以這項功能沒有引起大家的注意。

最後，虹膜識別技術可能是未來的發展趨勢，但是面部識別永遠不會是主流，主要因為安全評估機構給出的報告讓具備這一功能的手機在一些特殊國家很難推廣，像中亞的裝束遮半張臉很難做到識別解鎖，這個可以看做是虹膜認證推廣之前的試水而已。