安全係數高的面部識別一定需要3d結構光，在這個基礎上再運用AI學習技術，就能識別戴口罩的你了！

不過小米10pro你確定戴口罩能解鎖嗎？要不你帶個頭盔再試一試？

最根本的原因——手機廠商調低了安全闕值，方便消費者戴著口罩進行解鎖。

這件事情目前已經有了一個比較客觀真實的並且得到官方承認的原因，那就是官方為了適應當下人們出行帶口罩的情況而調低了面部識別演算法當中安全闕值的層級。

而且這不光是手機廠商這麼做了，很多上班打卡類的軟體也做了相關的優化，譬如筆者目前在用的釘釘也已經可以佩戴口罩打卡了，肯定是做了某些演算法優化的結果。

傳統的2D人臉識別說白了就是通過拍攝一張使用者面部照片，然後AI演算法會根據照片上的內容經過影象演算法處理後（影象演算法是基於大資料學習，這個是研究的重點和難點）生成一堆資料，譬如鼻子的寬度，人眼之間的距離，額頭寬度等等，然後把這些資料存放在資料庫中。在你下次進行人臉識別的時候他會把你這一次的資料和存在資料庫中的資料做一次對比，如果資料一致就能解鎖，資料不一致就無法解鎖。

另外由於每一次人臉解鎖的照片都是隨機的，不一定能和資料庫中的資料完全對比上，手機廠商為了保證解鎖的速度以及成功率，演算法部門會設定一個闕值——只需要一定比例（或者一個區域）的資料比對上即可完成解鎖。譬如資料庫中記錄了100條資料，有可能你每一次解鎖只需要對比上60個數據即可完成解鎖動作。

而這一次之所以大家能夠帶著口罩解鎖，就是手機廠商的演算法部門調低了這個闕值，或者說把對比的重點集中在了眼睛的位置，忽略了臉部以下的位置，從而保證大家能夠在帶著口罩的前提下完成解鎖。

至於這個調整是否影響安全性，個人認為大家無需擔心，因為小米10Pro的2D人臉識別本身的安全係數也就不高，防君子不防小人而已，普通人使用足夠了。

而目前以蘋果Face ID以及華為的結構光（TOF）為首的3D人臉識別相比於2D人臉識別多具備了記錄深度資訊的能力，什麼是深度資訊呢？簡單來說，2D人臉識別只能記錄譬如眼睛的大小，寬度等平面記錄，而3D人臉識別則可以記錄眼窩的深度甚至眼球的曲度，記錄的資訊更多而且更加的具備生物識別性。

所以也正因為如此，採用3D人臉識別的手機用照片是無法解鎖的，而3D人臉識別就是目前最安全的一種解鎖方式，比指紋識別都要安全一些，畢竟想要製造出一張完全相同的臉幾乎是不可能的，而指紋可以通過指紋收集器製作模型實現。

至於2D人臉識別，就是圖個方便，如果你手機中有非常重要的資訊，個人建議還是關閉2D人臉識別的功能吧，拿個照片就解鎖了。

你不妨向你身邊的用iPhone的朋友瞭解一下，戴口罩解鎖手機有多麼不便？確實，一張口罩罩住了大半張臉，直接丟失了大量臉部特徵，增加了人臉識別的難度。

戴口罩人臉解鎖手機為什麼難？

人臉識別的過程中有4個關鍵的步驟，人臉檢測、人臉對齊、人臉編碼和人臉匹配。通過幾何變換（仿射、旋轉、縮放），使各個特徵點對齊將眼睛、嘴等部位移到相同位置。較為人熟知的要從Face ID說起。Face ID 是基於 3D 的面部識別，利用面部深度資訊作為特徵點，紅外點光源投射分析出被探測物的景深資訊，並由此合成相應的 3D 模型。

人臉識別系統包含檢測、跟蹤、識別等多個模組，面部是綜合人臉關鍵面部資訊進行。而戴口罩就意味著臉部特徵的丟失，從而增加了面部解鎖的難度，降低了成功概率。

為何有些機型戴口罩仍有較高的解鎖成功率？

人臉識別除了3D面部識別外，也有2D人臉識別。就文中所提及的小米手機，小米8當時用的就是3D結構光，後面撤掉了，最新的小米10系也是用的2D人臉演算法。

3D面部識別相較於2D演算法來說其安全性確實要高一些，因為2D人臉識別是平面識別，有一定的模糊性，解鎖成功率會更高些。

2D人臉演算法就安全性差？

有人可能會說，戴著口罩其實也不影響解鎖？或者有些投機取巧的方式，找準角度也能解鎖。但戴著口罩，眼睛也不睜開，是不是就解鎖不了了？

在人臉識別的過程中，會提取面部大量的特徵點，而這些特徵點的分佈並不都是均勻的。眼部區域就相比其他位置包含了更多的身份資訊。再通過機器學習，讓演算法更加關注對眼部區域的特徵。如此一來可以將佩戴口罩、帽子這類影響解鎖的行為所帶來的資訊丟失降到最低，也能充分獲取戴口罩人臉的身份資訊。這樣也就提高了解鎖的成功率。

那麼，小米10 Pro的AI人臉解鎖在戴著口罩也能夠解鎖？我嘗試了一下，到目前為止，我沒有出現過戴口罩也能解鎖的情況。

確實2D和3D人臉解鎖從安全性角度來說，2D會差上一些！

2D人臉識別使用數學方法，從影象矩陣中提取對應的特徵，演算法有SURF、SIFT、HARRIS、GFTT等。

3D人臉識別，包括但不僅限於3D結構光、TOF、雙目立體視覺等等，比如3D結構光通過紅外光投射器，將紅外光投射到物體上，從而獲得三維資料。

但是，隨著AI人臉解鎖的不斷深入，2D人臉解鎖也不在是簡單的資訊比對，它可能會更加精準，更加的安全可靠。實際上，我們在手機使用中，還是建議大家多解鎖方式並用，對於2D人臉解鎖的手機，手機支付的時候，儘量使用密碼。

至於小米10 Pro雖然沒有使用3D人臉解鎖，但是安全性還是比較可靠的，個別出現這些問題，也可能是在錄入的時候，系統的一些故障。

人臉識別分類

目前手機方面使用的人臉識別主要包括兩種，

2D

3D

其中2D人臉識別技術較為成熟，在學術界已經研究很多年，YOLO、SSD、R-CNN等模型已經在人臉識別準確率方面做的非常好了，換句話說，2D人臉識別主要取決於軟體層面，通過系統的升級即可實現，難度較小，目前95%以上的機型採用這種方式。

而3D人臉識別則不同，需要採用三維結構光，這樣僅僅通過軟體層面的升級是無法達到的，還需要依託硬體的支援，對手機的結構、可靠性也會帶來很大的挑戰，難度較大，目前只有iPhone和華為Mate系列個別機型採用這種方式。

很顯然，小米10 Pro採用的是2D人臉識別，通過前面的介紹可以知道，它所採用的演算法無外乎是當下計算機視覺領域較為成熟的幾種模型，因此，在技術層面並不是太深奧。目前在很多低端機型都已經成了標配。

人臉識別在具體的技術領域屬於計算機視覺，在人臉識別的過程中主要有這幾個過程，

採集影象

上傳伺服器

特徵提取

模型訓練

預測

其中決定最終效果如何的觀點環境就是特徵提取，目前無論是傳統機器學習還是深度學習，在特徵方面主要依靠的就是邊緣特徵。例如，我們的眼睛、嘴脣、臉型的輪廓。其中特徵資訊最為豐富的就是眼部。

所以，戴口罩與不戴口罩主要影響的就是臉部、鼻子、嘴部特徵，遮擋這些部位之後可以很肯定的說，目前在CV領域沒有什麼好的方法能夠解決，特徵資訊肯定會大打折扣，預測的準確度也會大打折扣。

前面已經說了，戴口罩之後特徵資訊會大打折扣，目前沒有更好的解決方案能夠保證識別效果和不戴口罩達到同樣水平。

但是，為什麼還能夠識別呢？

首先，眼睛特徵資訊非常豐富，所以，依託眼部的特徵提取，依然可以區分不同的人。

其次，損失準確度，通過人臉模型訓練之後，進行預測過程中輸出的是一個預測概率值，可以通過調整概率使得小米10 Pro正常解鎖。

舉個例子，假如不戴口罩時預測概率達到99%才能解鎖。但是現在戴口罩之後，預測概率達到90%以上即可解鎖。

顯然，這樣是非常不安全的。就如同網上有同學反饋，即便戴頭盔，或者換一個人，也可以順利解鎖，這其中的危險性可見一斑。

因此，如果說戴上口罩你的手機還能正常解鎖，這時候先不要驚訝小米的技術多牛，你更應該擔心你的手機安全性。戴口罩都可以解鎖，那換一個人解鎖的可能性就會大大提高。

作為一個CV從業者，雖然手機人臉識別上線多年，但是，我從來不使用人臉識別。

第一，2D人臉演算法是小米在iPhoneX釋出之前就推送了的，雖然是2D的安全性差一點，但是首次採用到手機解鎖上還是非常早的。

第二，人臉演算法是通過AI人工智慧檢測面部結構進而進行核對解鎖的，面部解鎖主要看人臉的四個點分別是兩隻眼睛一個鼻子和一個嘴巴，而中心點是眼睛，其實大家應該知道，閉著眼睛是無法解鎖手機的，也就是說當你遮擋住面目除眼睛以外的其他部分時，通過手機AI演算法深度學習分析以後也是可以識別出你來的。

第三，當前面部識別3D相較於2D安全性高一些，因為2D人臉識別是平面識別，因此用有時候甚至用照片都可以解鎖手機，故而2D人臉識別只用於解鎖手機，而不會用於支付，3D人臉識別需要手機打出3D結構光，進而識別人臉的3D輪廓，這種輪廓可以說是獨一無二的，因此安全性非常高，但並不意味著絕對安全，有些相似度極高的同卵胞胎，也是可以互相解鎖手機的。