9 月12 日，蘋果在賈伯斯劇院發表了iPhone X，主打全螢幕的iPhone X 取消了Touch ID，代之以Face ID。
人臉辨識似乎成為了這條“不完美”劉海的唯一作用，也讓“臉部辨識”從原本普通用戶並不怎麼關心的功能一躍成為了所有手機廠商的熱點。
人臉辨識這麼重要嗎？ 重要到蘋果為了它而沒有把iPhone X 做成一塊不帶缺口的螢幕？
臉部辨識並不是一項新技術。
如果你是從iPhone X 才開始認識到人臉解鎖的，那可真是對不起下面這些公司。
2011 年成立的Face++，2012 年成立的依圖，2014 年成立的商湯科技目前都提供了成熟的人臉辨識方案，應用領域主要包括安防、門禁、零售等。 和蘋果的Face ID 一樣，在這些情境裡人臉辨識的主要作用也是鑑定權限、保證安全。
人臉辨識也是目前人工智慧型熱門領域，Face++和商湯科技近期獲得了1 億美元的C 輪融資和4.1 億美元的B 輪融資。
臉部辨識的三個等級
據新京報報導， 這些人臉辨識可以分為1:1、1:N、N:N三種等級。
1:1 等級的人臉辨識，可以實現最初級的「證明你是你」。
用戶提前上傳個人照片儲存於系統中，每次驗證時，線下拍照與系統中儲存的照片進行對比來確定「你是不是你」。
例如，去銀行開通一張新的銀行卡的時候，銀行櫃員拿著你的身份證跟你本人做對比，核實你是不是身份證上的人，這就是1:1 的使用情境。
手機解鎖、臉部辨識支付、網上買票、醫院掛號、政府惠民工程項目，以及各種證券開戶、電信開戶、互聯網金融開戶都是1：1 人臉辨識的應用情境。
而1:N 的人臉辨識算法則主要用於人臉檢索，「證明你是誰」。 與1:1 的一一對照不同，1:N 需要一張照片同系統中的海量照片進行對比，根據相似度排列出多個對比結果。
1:N 人臉辨識主要應用於安防領域，如用於排查犯罪嫌疑人、尋找走失兒童等。
而N:N 人臉辨識相當於同時進行多個1：N 辨識，用於「證明誰是誰」。 Google 相簿和iPhone 相簿目前都集成了類似的人臉辨識，擁有了這項技術，整理起相簿可就更簡單了。
Google Photos 大家可能還不是很熟悉，以蘋果從iOS 為例，從iOS 10 開始，系統相簿不僅可以分辨出人臉，甚至還可以認出「誰是誰」。 主要原理是定位臉部的不同位置，眼、鼻、口等特徵，通過這些臉部特徵把不同的人區分開來。
除了辨識人臉，Google 相簿近期還支持了寵物辨識，找毛寶貝更方便了。
除了應用於保全、門禁的人臉辨識，目前應用於手機的臉部辨識主要有蘋果、三星、小米、vivo等廠商。
從系統級對人臉辨識進行支持，也不是iOS 今年的原創。 Android 系統從未公開發售手機的Android 1.0（API Level 1）就內嵌了軟體層面的人臉監測（FaceDetector）。
不過當時，這一功能並不是被用於安全和照片分類，可以說既不是上面提到的 1:1 也不是1:N 更不是N:N。 而是粗略的辨識出圖像中“是人臉”的部分，用於方便相機App 對人臉進行優化——這個技術在智慧型手機誕生以前，卡片照相機時代就已經有了，基於這個技術所產生的最為大家所熟知的應用情境應該是笑臉快門。
大家應該對這幅廣告有印象吧？ 這是Nikon S60卡片機在2008年的一組宣傳。
隨著手機計算力的提升，到了Android 4.0 的時候，Google 在Android 中首次加入了“臉部解鎖”功能。 而對開發者來說，從這一版本開始人臉辨識的API 進一步提升。 從Android 5.0 開始又新增了Trusted Face，優化了臉部解鎖的工作流程。
和iPhone X相比，Android 平台的臉部解鎖並不強制要求設備在硬體上有額外的定制，只要你的手機有一顆前置鏡頭都能用。 例如三星的Galaxy S8 和小米6、小米MIX 2（MIUI 9 最新開發版）、小米Note 3 等熱門機型全都擁有臉部辨識解鎖。
小米6 的臉部辨識
但由於前置鏡頭的硬體限制，因此這種方案無法像蘋果Face ID 那樣對你的臉繪製三維的深度「臉圖」，為了保證“成功通關”的體驗，安全性會隨之下降。
小米6 在添加臉部數據時也加上了相應的風險提升：人臉辨識的安全性低於圖案密碼、數字密碼、混合密碼和指紋。
除了手機廠商自帶的風險提示，判斷手機臉部辨識安全性的另一方法是臉部辨識數據是否用於支付。例如三星Galaxy S8 的虹膜辨識可以用於Samsung Pay 的支付驗證，但是臉部辨識就不行。
除了安全性較低，這種方案的另一大缺陷是受到前置鏡頭大多硬體素質不高所限，臉部解鎖的限制條件也很大——低光源環境不能用，行走過程中很有可能無法解鎖，過於明亮也有可能導致無法打開。
小米6 升級體驗版MIUI 9 之後，人臉辨識成功率較高，尤其是把手機拿在手中的情境下，辨識速度也很快，但是到了晚上光線較暗的時候基本上處於不可用的狀態。 這主要是硬體的局限性造成的—前置鏡頭暗光環境下很難捕捉足夠的圖像訊息。
這並不是小米一家的問題，包括三星Galaxy S8 在內，所有未對臉部辨識專門定制硬體的手機在使用軟體臉部解鎖的時候都有這樣的尷尬。 這也是為什麼支付寶在2015年12月就上線了臉部辨識登錄，但大多數用戶還是選擇密碼的原因——為了保障你資金的安全，並適配盡可能多不同型號手機的前置鏡頭，支付寶的臉部辨識登錄真的很嚴格。
Vivo 的臉部辨識
除了小米，vivo X20 也支持了臉部辨識。
vivo 在X20 曾發表會上表示：vivo X20 的臉部辨識採集了128 個數據點，安全性和解鎖速度上表現更好，再加上抬腕亮屏功能，解鎖體驗也不錯，vivo 將這項技術取名為Face Wake。
回溯過往的新聞不難發現，無論是小米還是vivo 都曾與Face++ 達成合作。 因此兩家的方案可能均來自Face++。
通過特殊硬體加持讓手機更高效、更安全的進行人臉辨識，全螢幕的夢想可能還要放一放。
為了實現更為安全的臉部辨識，iPhone X 正面的全螢幕上方有一條讓人詬病的劉海。 如果臉部辨識真取代指紋辨識真的是智慧型手機下一步的演進路線，那麼“科幻級”全螢幕可能離我們又遠了一些。
iPhone X 的臉部辨識優勢
iPhone X 的劉海裡集成了紅外（深度）鏡頭、近距離感應器、泛光感應元件、環境光感應器、左/上喇叭、麥克風、前置鏡頭和一個名為點狀投射儀(Dot projector) 的元件。 它會投影30,000 多個肉眼不可見的光點在你臉上，對你的臉繪製一幅三維的深度「臉圖」，然後和系統記錄的臉圖進行比對。
iPhone X 臉部辨識的工作流程是：
- 當臉部靠近iPhone X 時，被近距離感應器感應到，並發出信號啟動泛光感應元件。
- 泛光感應元件發射出紅外光投射在物體表面，再由紅外（深度）鏡頭接收這些反射的訊息，傳送到A11 處理器。
- 經由人工智慧型的計算後判斷為臉部後，啟動點狀投射儀(Dot projector) 產生大約3 萬個光點投射到使用者的臉部，利用這些光點所形成的陣列反射回紅外（深度）鏡頭，計算出臉部不同位置的距離（深度），來比對臉部特徵辨識是否為使用者本人。
- 數據點的多少不僅決定了辨識的準確率，更重要的是決定了辨識的安全性。
與Android 靠算法補足前置鏡頭所獲取的2D 數據不同，iPhone X 的泛光感應元件像是一個紅外線的“閃光燈”，能夠保證其在黑暗中正常工作。 而點狀投射儀則會返回3 萬個臉部深度的訊息，使得iPhone X 從一開始就看到你“立體的臉”而不是像Android 那樣需要用算法去“虛擬”一張立體的臉。
這讓iPhone X 的臉部辨識，比現階段Android 平台擁有更強的易用性和安全性。
蘋果在iPhone X 發表會上表示：被相同指紋破解Touch ID 的機率是五萬分之一，而同樣情況下臉部能破解Face ID 的機率則是一百萬分之一。
不過，Android 黨也別著急。 手機晶片廠商高通在iPhone X 發表之前就透露，在今年年末發表明年年初正式量產的下一代驍龍晶片中，將增加對前置臉部辨識的硬體接口，方便手機廠商在手機正面加入景深或紅外感應器。 下一代高通方案的圖形信號處理器(ISP)和深度感知功能也會為此做出優化。
也就是說，臉部辨識不是一項新技術，但是要達到解鎖手機甚至支付的安全性要求，還需要對現有的方案進行技術升級和突破。
可能再過不久，指紋辨識可能就要被丟進垃圾箱了。