談人臉識別技術本身，要從對應的硬體和軟體演算法這兩個緯度去講，硬體上蘋果用的結構光器件比Note3有優勢，演算法上兩家都沒有加虹膜功能，識別度都不是特別高，達不到支付級別，應該是相當的，演算法本身還依賴後續使用的人越來越多後本身的進化，就看哪家方案的量大了，看起來小米用的是通用的演算法，其他廠家都來用量就大，而蘋果演算法是自己的，也不開放，只用於蘋果裝置量會處於劣勢。然而個人覺得手機加人臉識別這個技術，重點還是看對應的應用能不能起來，只是解鎖還是指紋好些，畢竟屏下指紋明年也會起來，又可以達到支付安全級別，期待人臉對應的應用帶動這個技術普及起來如離線辦證，AR應用等，否則就會像壓感/裸眼3D一樣，一直起不來。

毫無疑問是，iPhone X的Face ID技術含量高，Face ID是基於三維成像的影象識別技術，並且與特定的主動光照射系統以及專用攝像頭進行配合，透過採集得來的資料建立一個頭像三維建模，該模型將儲存在手機之中，此後每一次的面部識別都會與之比較，重合度達到一定的程度後將發出識別正確的訊號，從而完成個體區分的任務。

而包括小米note3在內的絕大多數智慧手機所支援的面部識別技術，都是基於二維平面，也就是說系統採集的是人臉的平面圖像，並依靠影象上的數十個特徵點來生成一組特徵值，然後每一次識別時候將會與第一次錄入特徵值進行比對，到達一定的準確率就算是配對成功。雖然這能較快識別解鎖手機，但是安全性較差，可能一張照片就能欺騙過去。

當然為了增強Face ID的安全性，蘋果還加入了一系列的措施來對演算法進行改進。從Face ID的感測器組成來看，蘋果為之配置的是目前處於先進水平的面結構光采樣模式，這種取樣模式需要使用特定的光源往人臉上投射一個經過編碼的影象，然後再透過專用感測器採集影象並進行解碼，從而生成一張三維結構的影象，再與已經錄入的人臉資訊進行對比，從而實現準確度更高的人臉區分。

此外蘋果的Face ID還利用到了A11處理器中的Neural生物引擎，透過神經網路技術來進行學習和演算法上的改進，例如會隨著你的使用更新內部儲存的面部識別資料，讓識別基準與使用者本人的面部變化基本實現同步等，這樣也有利於增強Face ID的速度以及安全性。這一系列的設定讓Face ID把別人識別成你的機率，也就是蘋果所說的重合率下降至1/1000000，相比之下Touch ID的重合率為1/50000。

這麼說吧，16年上半年釋出的機器，那時候還沒有流行面部識別，後來透過系統更新就把這個功能新增上去了，所以我認為安卓裡的所謂面部識別不是硬體功能，就一個軟體功能。不喜勿噴，我可以舉出倆款這樣的機器。