人脸识别系统是从面部图像或视频帧里取瞳孔中心、眼角、口角、鼻翼等若干位点的尺寸、位置坐标、间距,眼窝、鼻子、下巴的轮廓等信息,有时结合使用皮肤纹理分析与热成像,形成面部纹理与形状模式的数据,拿去比对库存的资料。
即使是现在的高分辨率人脸图像、三维人脸扫描,作为生物识别技术,人脸识别的精度还是低于虹膜识别与指纹识别,其卖点是非接触性与非侵入性。大片脸被遮挡导致位点过少时会难以匹配出唯一结果(不过热成像可以越过眼镜、帽子、太阳镜之类),长相过于酷似的人会无法区分(同卵双胞胎的人脸识别一般都会需要虹膜扫描数据),使用特技化妆用的硅胶头套可以伪装成他人,还有特别的化妆方法可以导致识别失败。手机没有条件使用高级扫描设备,识别能力较弱,遮挡局部即可造成匹配失败,所以会出现这样的情况。
我们知道,Face ID 通过 iPhone 前置的原深感镜头来映射用户的面部几何结构,从而进行解锁。Face ID 会通过机器学习能力自动适应你的外观变化,比如头发会越长越长,化了妆,戴了眼镜,都可以精准识别。如果你的外观出现了更为显著的变化(如剃掉了络腮胡),iPhone 会先让你输入解锁密码,然后更新你的面部数据。根据这个原理,我们可以尝试“训练”你的 iPhone 来重新认识你。戴上口罩,先尝试解锁。面部匹配失败后,不要慌,输入密码。多次重复以上步骤,你就会发现,iPhone 认识戴口罩的你了。
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