1.面部解鎖的關鍵是特徵點

現在的人臉識別是這麼實現的，機器對你這張臉的認識是由不同的特徵點構成的，就像下面這張圖一樣。如果只採樣兩三個特徵點，所有人可能都一樣，如果採取多個點，識別出一個人是沒問題的，但是能區分出多少人來呢？

為了更精準的提高識別率和準確率就要取樣更多的點，部分裝置的人臉識別技術採集使用者的 128 個面部識別點，128個點描述一個人的面部特徵也基本夠了。

但是這還有一個問題，2D的面部識別只是一個平面，雖然透過演算法可以區分出簡單的照片，但是還是有很多方法可以用照片來騙過去的，其實目前這些安卓的人臉識別都有這個問題，包括三星。

2.支付寶與iPhoneX的Face ID識別原理不同

支付寶人臉識別和iPhone X的FaceID在技術原理上類似，都是用來人工智慧的影象識別，但具體實現不一樣，支付寶偏向於“軟體識別演算法”，蘋果偏向於“硬體感測器及AI晶片識別”。

支付寶在APP，Android和iOS都可以執行，裝置差異性很大，使用人臉識別登入就得相容市面上大部分的手機。那麼人臉識別技術的核心就放在了雲端的基於深度學習的系統，系統經過數十億張照片的學習訓練使之對人臉的識別超過人類。

蘋果的Face ID

相比與支付寶的人臉識別系統，蘋果採用的是TrueDepth相機及其相應的子系統。進行識別時，相機實時捕捉人臉，投射30000個不可見的IR點，重塑面部的3D模型，然後使用基於A11的人工智慧晶片進行處理。A11雙核神經引擎每秒可進行6000億次操作。從技術上來說，iPhone X的Face ID技術是領先於支付寶的人臉識別技術的。

3.安全沒有100%

iPhoneX的面部解鎖採用的3D結構光，增加了一個維度，安全性比2D的大大提高了，另外還解決了暗光環境下的解鎖問題，因為加入了紅外面部探測光。之前有則新聞是iPhoneX釋出後有越南人在採取了非常多的方式之後用3D模型騙過了iPhone X，成功解鎖，另外還有一些雙胞胎之類的也完成了解鎖。是說iPhone X的面部識別也不夠安全嗎？

這裡需要說明的是，沒有100%的安全。簡單總結，對於安全來說，只要破解付出的成本遠大於破解所獲得的收益基本就能保證安全了。道理也很簡單，你會花費100萬去破解一個手機加密嗎？駭客都沒興趣。

face id採用的是結構光技術，相比安卓的人臉識別精準度更高。

1.工作原理上，Face ID透過在面部投影出30000個點陣來測量面部的資訊，相比其他手機的僅僅是圖案的面部識別，Face ID是一個包含深度的資料，精準度要高得多。

2.安卓也有結構光的面部識別，但是技術差很多，不支援銀行級別的支付。

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早在 Android 4.0 時，Google 率先在裝置上實現了人臉識別，但是為何直到蘋果在推出 iPhone X 之後，面容識別才作為一種解鎖方式大規模普及和推廣呢？iPhone 搭載的 Face ID 與 Android 的人臉識別還是有一定的不同的

1：檢測物體靠近

當 iPhone 被拿起時，首先工作的是「距離感應器」，它將檢測是否有物體靠近裝置

2: 檢測面部

在「距離感應器」檢測到物體靠近後，「泛光感應元件」會對前方物體進行掃描，由紅外鏡頭接收訊息，並傳輸到神經網路引擎系統進行判斷，若識別為面部後，將進行下一步操作；

3： 獲取 3D 人臉資訊

但「泛光感應元件」只能發出簡單的紅外光，並不能記錄空間資訊，這時將由「點陣投影器」發射高功率紅外結構光（結構光一般指成條紋或點狀的特殊光線，這種光線照射在凹凸不平的物體表面時會造成影象扭曲，從而獲得物體的空間深度資訊）

4：結構光接收

用於人臉識別的光線對精度要求較高，不僅需要「點陣投影儀」發射的點足夠多（30，000 餘個檢測點），同時還要防止環境光干擾，因此紅外鏡頭還搭載了「載濾光片」，除了特定頻率的紅外光，其餘均會被剔除（為了保證感應能力和避免太Sunny的干擾，一般選擇 800~900 nm 波長附近的近紅外光）

5：處理影象資訊

收集完成結構光等資訊後，手機透過 3D 影象處理晶片可以生成具備空間資訊的三維影象，這些資訊會經過特殊調製，並以資料形式與儲存在處理器的 Secure Enclave 的 Face ID 編碼（錄入 Face ID 時記錄的資訊，無法被提取到裝置以外或傳輸到雲端）進行配對，匹配程度滿足蘋果設定的要求後，裝置就可以實現解鎖。

Face ID 與 Android 裝置面部識別的區別

這項科技感十足的手機解鎖方式，Google 注意到的時間的確更早，但直到 iPhone X 釋出，手機人臉識別才足夠成熟和易用，與安卓手機之間的區別也顯而易見：

● 安全級別的差距

不難理解國內僅支援 iPhone 進行刷臉支付，絕大多數 Android 裝置上實現的人臉識別僅僅是簡單的平面圖像資訊對比，無法達到金融支付的安全級別，甚至如果對方持有機主的照片，都有可能解鎖裝置。

● 應用場景

由於 Android 裝置搭載的人臉識別功能大多基於 RGB 攝像頭，在光線不足的情況下:將無法正常使用；

● 便捷程度

由於處理晶片中強大的神經網路引擎，Face ID 具有極強的機器學習能力，哪怕機主容貌發生了輕微的改變，化妝、佩戴眼鏡甚至口罩，iOS 裝置仍有能力獲取足夠多的採集點，完成校驗。

蘋果iPhoneX的登場讓人臉識別功能瞬間火爆，安卓手機廠商跟進的速度也讓人猝不及防；而Face ID的使用體驗也出乎意料的好，對比同樣惹人注目的劉海屏簡直是好評如潮。安卓最早在4.0版本支援面部識別功能，雖然現在安卓手機的面部識別速度和精度要優秀得多，但是基本原理仍是一樣的影象識別。

相信大部分朋友已經瞭解，下面駝小駝透過簡單介紹Face ID的工作過程，感受一下iPhoneX Face ID領先的地方：

①原深感攝像頭檢測物體靠近——當各位拿起iPhoneX時，首先工作的是距離感應器，它將會告訴手機是否有物體進行靠近；

②檢測使用者臉部——泛光感應元件採用垂直腔面發射鐳射器（VCSEL），大家只要知道它會發射低功率紅外光就可以了。在距離感應器檢測到物體後，泛光感應元件就會對前方物體進行掃描，由紅外鏡頭接收資訊，並傳給A11晶片神經網路系統進行判斷，識別為臉部後再進行下一步操作。

③獲取3D人臉資訊——雖然檢測到是人臉，但是泛光感應元件發出的只是簡單紅外光，並不能記錄空間資訊，這時候點陣投影器發射的高功率紅外結構光就派上用場了。結構光一般指呈條紋狀或者點陣狀的特殊光線，這種光線在打到凹凸不平的物體表面時會造成影象扭曲，從而獲得物體的空間深度資訊。

④結構光接收——用於人臉識別的光線對精度要求比較高，不僅點陣投影儀發射的點要足夠多（三萬多個），同時還要防止環境光干擾，因此紅外鏡頭上還搭載濾光片，除了特定頻率的紅外光都會被剔除掉（為了保證感應能力和避免太Sunny的干擾，一般選擇800~900nm波長附近的近紅外光）。

⑤處理影象資訊——收集完結構光等資訊後，手機透過3D影象處理晶片可以生成具備空間資訊的三維影象。這些資訊將會經過特殊調製，以資料形式與儲存在處理器的Secure Enclave的Face ID編碼（註冊Face ID時錄入的資訊，無法被提取到手機外或者被傳到雲端）進行配對，匹配度滿足蘋果設定的要求後手機就能實現解鎖。

最後毫無疑問，面對這項科技感十足的手機解鎖方式，注意到的時間的確更早，但直到蘋果iPhoneX，手機人臉識別才足夠成熟和好用，與安卓手機之間的區別當然也顯而易見。

Face ID安全係數

②安全級別的差距——不難理解最開始支付寶和微信只支援iPhoneX進行刷臉支付——最早前安卓手機上實現的人臉識別，根本達不到金融支付的安全級別。如果身邊有朋友從社交網路下載了一張你的自拍照，都有可能解鎖你的手機。

①應用場景——由於安卓手機上的人臉識別解鎖基於RGB攝像頭，因此在光線不足的情況下（例如晚上），是無法正常使用的。

②便捷程度——就算化妝、戴眼鏡甚至戴口罩，iPhoneX仍然有能力獲得足夠多的採集點，完成人臉識別。

不過，現在像華為、小米、OV等廠商早已經為新手機搭載點雲相機系統，以實現蘋果Face ID同等級別的人臉識別。

可以預見，以追趕蘋果為目標的安卓手機不會輕易放過任何一次機會，但是更多都是懷著蹭熱點的心情進場。

蘋果採用的是3d結構光 是一中非常先進的加密技術不同於不同手機的2d 人臉識別

3d結構光是用矩陣感測器在臉上投畫素點達到3d的效果可以把臉部完整的錄入系統 從而實現人臉支付 人臉解鎖

普通手機只能錄平面的照片 安全性和可靠性都不如蘋果 希望對您有幫助