iPhone X脸部辨识　原来这样运作-外汇之家

更新：调整内文苹果上月发表的iPhone 10周年纪念版iPhone X首次具备脸部辨识功能，用户未来能透过这项功能解锁手机。在果粉殷切期待iPhone X上市之际，或许有人会感到好奇：Face ID到底如何运作？苹果在iPhone X萤幕顶端塞进由前置镜头、红外线镜头（Infrared camera）、泛光感应元件（Flood illuminator）、距离感测器（Proximity sensor）、环境光感测器（Ambient light sensor）、点阵投影器（Dot projector）等元件所组成的「TrueDepth相机系统」，成为实现Face ID刷脸支付或解锁功能的基础。简而言之，Face ID刷脸支付或解锁的过程，包括「图像捕捉」与「人脸辨识」两部分。首先在「图像捕捉」的部分，当脸部靠近萤幕时：1、距离感测器和环境光感测器会先启动，判断需多少光线来进行脸部辨识；
2、由泛光感应元件发出红外线（人眼不可见），投射在使用者脸上；
3、点阵投影器将投射出超过3万个红外线光点，描摹出脸部立体3D图像；
4、红外线镜头将捕捉由脸部反射回来的光点阵列图像；从声音、指纹、虹膜到人脸辨识，所有生物识别系统的运作方式，基本上就是比较与计算2个档案间的相似程度。以Face ID为例，即是比较最初设定时的「注册影像」档案，与后来使用时的「验证影像」档案。因每次使用Face ID的环境状况不同，「注册」和「验证」影像不可能100%相同，这时就得依赖手机内部阈值设定来判断两者间的差距。以0到1来判断，数值愈接近1则两者愈相似，但阈值最低数值并非固定不变。密西根州立大学教授Anil Jain举例，假如只是要解锁手机，阈值门槛可能只需0.5或0.6即可，但若是要进行支付认证，可能就得达到0.9。在比较「注册」和「验证」影像的人脸辨识部分：1、透过TrueDepth相机系统捕捉的红外线图像，将回传iPhone X内建的「神经引擎」（Neural Engine）处理器，建构3D数位模型；
2、把这个3D模型或「验证影像」交由演算法运算，和原先设定的模板或「注册影像」进行比较；
3、处理器会根据两者间的相似度数值，判断「验证影像」和「注册影像」是否为同一人；
4、如果数值高于手机内部阈值设定的门槛，即可确认使用者身分并进行解锁或支付。（财经中心／综合外电报导）出版：０６：１８
更新：１２：３３

苹果iPhone X首次搭载Face ID脸部辨识功能。路透