「FaceID」很火，但你不知道的還有很多

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話題

蘋果推出了iPhone X了，全新的iPhone X由於採用了全面屏設計去掉了前置Home鍵，為此蘋果並沒有改為背面或者側面指紋識別，蘋果直接拋棄了Touch ID，首次引入了深度識別人臉的解鎖方案 —— Face ID。

雖然蘋果在發布會上重點強調了Face ID的安全性，稱比Touch ID安全了20倍，不過這個全新的面部識別方式還是很快遭到了廣泛質疑和吐槽，同時也包括吐槽iPhone X前臉的「劉海」。很多人質疑其安全性，同時段子手們也紛紛出動，上演了各種戲碼。

吐槽歸吐槽，蘋果Face ID的安全和實現方式和以往的有許多不同之處，首先從iPhone X的「劉海」出來看，密集分布了許多感測器單元，這其中包括Infrared camera（紅外相機）、Flood illuminator（泛光照明燈）、Ambient lightsensor（環境光感測器）和Dot projector（點陣投影器）。

iPhone X通過點陣投影，在面部形成30000多個紅外點，再利用紅外相機拍攝，根據系統中一定的演算法對掃描到的臉部輪廓進行三維建模，匹配識別，即便是和原體近乎一致的3D硅膠模型都無法騙過iPhone X解鎖。

人臉識別的「發展史」

從馬雲在 CeBIT2015 大會上的「刷臉」支付到微軟推出的「how – old」，關於「面部識別」技術的討論在近些年裡一直備受關注，但基於這項技術的具體應用和發展狀況的市場認知卻十分有限。事實上，隨著機器學習和深度神經網路兩個領域的迅速發展以及智能設備的普及，「面部識別」技術正在經歷前所未有的發展，而蘋果公司的FaceID再一次改變了世界。

早在 2009 年，一家來自美國馬薩諸塞州的公司—— Affectiva 便已經開始了基於雲端的面部識別和情緒識別解析服務的探索，並獲得了李嘉誠的投資；而在 2010 年末，Facebook 也開始了面部識別領域的布局，並於 2012 年以 6,000 萬美金的價格收購了著名面部識別公司 http://Face.com，其面部識別項目組「DeepFace」更是宣稱正在研發的面部識別技術的準確率已經接近人類水平；一直致力於人工智慧領域探索的 Google 也沒有閑著，近幾年接連大手筆收購了 Picassa、Pittoatt 和 Viewdle 等多家人臉識別公司；就在不久前的「Build 2015」大會上，微軟也發布了可供用戶免費集成圖像及人臉識別功能的 Project Oxford。

同樣，國內的互聯網巨頭和創業公司們也在不同程度上針對「面部識別」技術進行著相應的探索。阿里巴巴圍繞著「安全支付」同螞蟻金服和 「Face++」 合作研發的人臉識別技術備受關注，騰訊「優圖」基於人臉識別、圖像識別和深度學習的技術也逐步應用於各產品線，而百度則在吳恩達博士的率領下將「面部識別」作為百度深度學習研究室的重點研究項目。除此之外，國內還湧現了像「Face++」、「Angel Eyes」 和「一登」這樣的基於「面部識別」技術的創業公司。

從「圖像識別」到「人臉識別」

在新iPhone X發布後，AI識別場景打開全新的一個時代，現階段「人臉識別」技術是離不開早期「圖像識別」技術的發展與應用。從搜索引擎相似圖片搜索到手機相機應用自動美顏，再到電商依據圖像識別的相似商品搜索和二維碼掃描，「圖像識別」技術的應用場景覆蓋了眾多領域。這一方面源於各領域海量數據的積累可以達到精準匹配與優化的程度，另一方面也是因為「圖像識別」技術較於「人臉識別」技術的更高可操作性。

的確，由於「人臉識別」涉及到動態識別、活體檢測和微表情識別等維度，在可操作性和精準度等方面的表現暫不及「圖像識別」，但它卻有著「圖像識別」所替代不了的技術和場景優越性。首先，它能簡化認證和註冊的流程。如果你現在要開一個淘寶店或者註冊一個微信公眾賬號，你便需要手持身份證拍照以驗證你的身份。這固然是出於安全和信用方面的考慮，但「人臉識別」技術卻能以「人臉」為獨立驗證 ID 簡化註冊與認證的流程。相同的例子還有「一登」為一些應用提供的「刷臉」註冊功能。

其次，在安全支付領域，成熟的「人臉識別」技術顯然要比普通的字元、字串密碼來的更加快捷和安全。當用戶發生支付行為時，用「刷臉」這一簡單的動作代替複雜的密碼輸入操作可以縮短用戶支付時間；而當用戶出現密碼被盜的情況時，不僅可以通過獨立人臉 ID 迅速找回，還能通過後台保留的用戶人臉 ID 避免密碼被輕易修改。

同時，在娛樂領域，「人臉識別」技術也有豐富的利用空間。之前由「落網電台」推出的情緒識別 app ——「emo」便是利用了由「一登」提供的技術進行刷臉註冊和情緒識別音樂推薦；而在遊戲領域，開發者也可以通過「人臉識別」技術的應用來捕獲玩家的表情變化，從而優化遊戲設計與關卡邏輯。

當然，關於「人臉識別」技術還有很多的想像空間，一個真實且腦洞大開的故事是波士頓警方曾在 Facebook 「人臉識別」技術的輔助下成功抓獲了一名涉嫌兒童性侵案的嫌犯。

回到蘋果公司發布的新技術Face ID，從本質上Face ID還是利用了計算機視覺這樣的AI技術，從Face ID來看，iPhone X再次向外界展示了AI技術的魅力，當面向人臉識別的計算機視覺技術的精度達到一定級別，就可以承擔安全認證的場景。

雖然三星在自家的旗艦上堆疊了指紋識別、虹膜識別和面部識別三種認證方式，但是從技術實現上，iPhone X的方式顯然更高級。

未來，共性合作大於個性爆發

任何行業和技術的發展都不會一蹴而就，一個健康生態的形成也絕非一朝一夕。我們不可否認「人臉識別」技術的發展前景，但也不能忽視它在發展中所存在的問題。當然，這些問題也並非哪一方就能解決的，需要整個行業各環節的共同努力。

對於「人臉識別」技術的開發團隊而言，除了在技術研發方面的努力外還應拓展技術實現場景，實現有效數據積累。在用戶市場，除了上述的小眾娛樂領域，開發團隊們還可以進行安全解鎖和數據檢索方向的探索；而在企業市場，企業級身份認證和基於「人臉識別」的可穿戴設備及智能家居植入也有很多的想像空間。畢竟，依託海量數據的技術研發才更具有應用的精準度和可靠性。

對於 BAT 這些生態級的巨頭而言，開放戰略不能僅僅紙上談兵。相關技術與數據的開放帶動的是整個生態的繁榮，之如 Google 對 Android 的開源政策，只有大的行業生態不斷向前發展才能帶動小生態穩定繁榮。對中小開發團隊的開放與合作能夠給巨頭企業帶來更多的想像空間，從底層小眾應用到上層生態構造，讓「人臉識別」技術可以形成「鏈條式」的打通，推動更多應用場景的產生，而不是各自閉門造車。

未來蘋果公司還會有更多的產品介入這樣的AI技術，說不定還會運用到整個人文社會體系中來。可預計的是一個不斷上升的發展空間和愈加豐富的應用場景，與各種生態打通以及行業各環節還真的需要各位巨頭們相互配合。

結語

其實不管是蘋果和ivvi，還是三星或華為，可以看出，計算機視覺、深度學習、AR等AI技術正在加速產業化，這也將是是手機行業未來的最大風口，或許未來還有更多的有趣場景孕育而生呢？

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