輪廓識別 特徵點提取 因為基礎模型有規律 所以可以運用數學模型描述人臉 有了特徵描述 就是運算元 就可以開始人臉識別了！ 結構光 其實也是 輪廓識別 只是將不同角度的輪廓疊加 獲得一個三維特徵

只是識別難度不大，神經網路在這方面相當成熟。難度體現在安全性上，為了保證識別成功率，同時又不能允許誤識率，加上實際使用中需要考慮到的各種攻擊，包括軟體層面和物理層面，複雜的使用情況使得一套成功的面部識別演算法非常難得。

不知道！哈哈這是科技定義了！我覺得十年前的照片現在依然可以適用，人臉識別技術不簡單。對於立體來說空間三圍，加上人類老化因素，情緒因素，加上膚色因素，加上髮型因素，加上面部法醫理論。我覺得至少要有七八項吧就此一說！別當真哈注意保密，吉祥快樂

結構光聽起來很高大上，但實際上也很好理解，工作時相關器件會投影具備一定結構的光，比如亮滅相間的條紋光線，如果打到平面上，那麼反射回來會是原樣粗細的條紋；而如果打到不規則物體上，那麼反射回來時條紋就會發生變化，然後根據計算，就能得出物體的結構。這種技術廣泛應用在iPhone X上，能夠利用結構光裝置同時獲取場景的彩色、紅外、深度圖片，並對場景中的人臉進行檢測分析，形成3D人臉影象的技術。

3D結構光技術原理不難，他的前輩：普通人臉識別是2D的，你拍了一張面部照片儲存在系統內，下次攝像頭將拍攝到的人像與儲存的對比，從而判斷是否是本人。但是，弊端馬上就出來了，因為沒有深度，拿一張照片也輕鬆解鎖。

而3D結構光則更近一步，有前輩的可見光變成了紅外光，由前輩的2D資料變成了3D資料。當開始解鎖時，手機前置的紅外發射器像人面部發射無數個點，學過3D的人都知道，一個模型是由無數個多邊形組成，人面也是如此，當紅外點打到人面後，不同位置就產生了畸變，產生了反射被手機的紅外接收器接收到，經過系統運算得到面部3D資料，再與系統儲存面部資料進行對比，達到解鎖手機的功能。

技術講起來簡單，做起來其實很難！

在回答3D結構光這個人臉識別技術，首先了解這個3D結構光技術是用來做什麼的，主要是人臉識別的運用越來越廣泛，駭客的攻擊行為也漸漸猖狂起來，當前的人臉識別攻擊行為主要包括螢幕翻拍，列印照片以及人臉面具等手段，在17年的3.15晚會，主持人就展示了透過3D換臉的技術攻擊人臉識別技術的方法。

這個時候3D結構光技術就應用而生了，3D結構光檢測指透過分析結構光雙攝（RGB+紅外攝像頭）模組返回的三維深度影象來判斷人臉3D性的檢測方法，應用3D活體檢測技術可以有效抵禦螢幕翻拍以及列印照片等所有平面人像的欺騙行為，並且不需要使用者動作配合，即使在微光環境下有呢能迅速的識別出人臉來。手機對這類技術也有所應用，比如iPhonex就有這種技術。

其實除了3D結構光技術還有其他技術的也在運用，比如動作活體檢測就是讓你眨眨眼鏡來驗證。

所以綜上所述，現在出現的攻擊人臉識別的技術，現在各個廠家都有很好的解決方案，而且在手機刷臉中都有過實踐運用，同樣在安防領域，醫療社保中，現在涉及到人證核驗也運用了活體檢測技術，這類技術實現的難度不會太大，而且有很多的專案已經在落地了！