IphoneX人脸识别技术浅析
苹果的“刷脸”技术靠谱吗？
再 将 这 些 人脸 输 入 到深 度 神 经网 这部打 破 原有命 名方式 ｌ ￣ｉ Ｐ ｈ ｏ ｎ ｅ Ｘ也因为搭载 了面部 解锁功 脸 放 置在 一 个统 一 尺 度内，
ｎ ‘ ｍ Ｆ ａ ｃ ｅ Ｉ Ｄ而 受 到强 烈关 注 。 一时之间， 国内 互 联 网 上 出现 大 量 络 里 提 取照 片中 人睑 的特 征 ， 之 后 将 这些 特 征 与数 据 库 中的
你 的脸部深 度图， 解锁时 ， 通 过红 外线扫描进 行 比对 。 华 尔街 人 、 副总 裁杨帆 告 诉记 者， 不同应用场 景对技 术的要 求是 不一
日报》称 ， 苹果 营销 负责 人菲尔 ・ 席勒 表示 ， 脸 部身份功 能将 学 样的 ， 因此 人脸 识 别准 确率 不能 一 概而 沦 。 随着 技 术进 步 ， 人
为是同一 个人 。
‘ ‘ 恻 险” 圄河处 ｊ 二 什么 水． ？
手 机 中国联 盟秘书 长 王艳 辉接 受 环 球时 报》记 者采 访时 ｉ 兑， 就 苹果 目前 披露 的信息 来看 ， 其 人脸 识 别技术 在安 全性 上
已不 成问题 ， 而 关 键 问 题 在 于 人 睑 识 别 在 大 规 模 日常 应 用 中 ，
解 锁技 术 “ 睑 部身份 ”（ Ｆ ａ ｃ ｅ Ｉ Ｄ） 。 所 有感 应器都 集中在机 身 都可 能进 行 几十 次 上百 次 的验 证 ， 如 果 消 费者 拿 出手 机 对 准
前 面的 “ 刘海 儿”里。 苹 果通过 屏幕 上方的 原深 感摄 像 头来 投 面部识 别， 识 别缓慢 或者识 别有误 ， 消费者 就会不 买账。 ” 射 超 过３ 万 个肉眼不 可 见的光点到 你脸 上 ， 绘制 出一个 专 属于 那目前 人脸识 别准确率能 达到 多高 呢？ 商 汤科技 联 合创始
手机人脸识别原理
手机人脸识别原理
手机人脸识别技术是一种通过手机摄像头对用户脸部特征进行检测和分析，从而确定用户身份的技术。
它主要基于以下原理：
1. 提取脸部特征：手机摄像头拍摄用户的脸部图像，并通过图像处理算法将图像中的脸部特征提取出来。
这些脸部特征可以包括人脸的轮廓、眼睛、嘴巴、鼻子等部位的位置和形状信息。
2. 特征比对和匹配：将提取的脸部特征与事先存储在手机内部的特征模板或数据库中的特征进行比对和匹配。
这些特征模板通常是通过用户在手机上进行人脸注册时生成的，其中包含用户脸部特征的数学描述。
3. 人脸比对算法：手机人脸识别技术还依赖于一系列人脸比对算法，例如相似度计算、特征融合等。
这些算法可以通过将提取的脸部特征与特征模板进行比对，计算相似度得分，并确定用户身份。
4. 图像采集和预处理：手机在进行人脸识别时需要对图像进行采集和预处理。
采集时需要保证光线条件充足，并采集多张角度不同、表情不同的图像以增加准确性。
预处理阶段主要包括人脸检测、人脸对齐、图像增强等步骤，以提高对脸部特征的提取和匹配的精度。
5. 脸部识别模型的训练：为了实现准确的人脸识别，手机人脸识别系统需要经过大量的数据训练。
数据集通常包含各种光照条件下的人脸图像，用于训练人脸识别模型。
这些模型可以通
过机器学习和深度学习方法进行训练，以提高人脸识别算法的准确性和鲁棒性。
综上所述，手机人脸识别技术通过摄像头采集用户的脸部图像，提取脸部特征，并将其与事先存储的特征模板进行比对和匹配，从而实现对用户身份的识别。
这项技术在手机解锁、支付安全、人脸表情识别等领域具有广泛应用。
人脸识别技术的工作原理解析
人脸识别技术的工作原理解析人脸识别技术是一种生物特征识别技术，其工作原理是通过计算机系统识别和验证面部特征，以确定人脸的身份。
该技术在安全领域、社交媒体、金融服务等许多领域中得到广泛应用。
本文将深入探讨人脸识别技术的工作原理，包括人脸检测、特征提取和匹配的过程。
首先，人脸识别技术的第一步是人脸检测。
这一步骤旨在定位图像或视频中的人脸区域。
该步骤通常通过检测人脸的眼睛、鼻子、嘴巴等特征来完成。
人脸检测使用一种称为“级联分类器”的机器学习算法，该算法通过对训练样本进行学习，能够快速准确地检测到人脸。
一旦人脸被成功检测到，系统将进入下一步骤。
接下来，人脸识别技术的第二个步骤是特征提取。
在这一步骤中，系统会从检测到的人脸图像中提取出一系列具有区分度的特征。
这些特征可能包括眼睛的大小和位置、鼻子的形状、嘴巴的轮廓等。
特征提取通常使用一种称为“主成分分析（PCA）”的算法，该算法能够将图像中人脸的维度减少，以更高效地表示特征。
通过特征提取，系统将获得一组数值化的人脸特征。
最后，人脸识别技术的第三个步骤是特征匹配。
在这一步骤中，系统将提取的人脸特征与已存储在数据库中的人脸特征进行比较。
系统会计算两组特征之间的相似度分数，以确定是否匹配。
匹配过程通常使用一种称为“欧氏距离”或“余弦相似度”的度量方法，根据两组特征之间的距离或相似度来确定匹配程度。
如果相似度分数超过设定的阈值，则认为两个人脸匹配成功。
总结来说，人脸识别技术的工作原理主要包括人脸检测、特征提取和匹配三个步骤。
首先，通过级联分类器算法对图像或视频中的人脸进行检测。
接下来，使用主成分分析算法提取人脸的关键特征。
最后，通过计算特征之间的相似度来进行匹配判断。
这一系列步骤能够帮助系统快速准确地识别和验证人脸的身份。
人脸识别技术已经在各个领域得到广泛应用，但仍然存在一些挑战。
例如，光线条件、角度变化和遮挡等因素会影响人脸识别的准确度。
此外，隐私和安全问题也是人脸识别技术需要解决的重要问题。
欢迎来到“看脸”时代
欢迎来到“看脸”时代作者：马迪来源：《今日中国·中文版》 2017年第12期如何证明你是你？当然是看脸。
2017年11月3日，第一批苹果iPhone X如期上市。
该款手机从解锁到付款，全靠刷脸，彻底抛弃了实体HOME键以及使用指纹的Touch ID。
就像指纹识别刚登上iPhone时一样，人们问的最多的问题仍旧是那两个：好用吗？安全吗？除了脸，指纹、掌纹、虹膜、视网膜、声音、体形、个人习惯（如动作和签名）等等，都是让每一个人与众不同的生物特征。
其中，人脸识别的最大优势在于其自然性。
科学家早已知道，婴儿喜欢看脸胜过看任何其他事物，因为这是我们辨认同类的首选方式，也是人身上最靠谱的生物特征。
其实，不只是人天生爱看脸，其他动物在很大程度上也通过脸部特征来辨认人。
因此，研究自动化的面部识别技术实在是再自然不过的事。
事实上，面部识别也的确并不是什么新的技术，相关研究始于20世纪60年代，之后随着计算机技术和光学成像技术的发展逐步提高，90年代后期进入初级的应用阶段。
广义的面部识别实际包括人脸定位、图像采集、识别预处理、身份确认以及身份查找等一系列环节。
在人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、图像处理等多种技术突飞猛进的今天，面部识别终于“飞入寻常百姓家”。
这个系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法：识别率和识别速度缺一不可。
事实上，人脸的成像很不稳定，不同的表情、环境，不同的拍摄姿势、角度，以及多种多样的遮盖物都会影响我们“看脸”。
之前已经有好几款手机宣称使用面部识别，却被照片骗了过去—IPhone X的“刷脸”和其他产品有什么不同？iPhone X的黑科技就是：把人脸作为一个三维的对象而不是单纯一张照片来识别。
Face ID采用的是RGBD相机，也就是所谓的深度相机—除了普通相机能够记录的红、绿、蓝信息之外，还能记录深度信息。
当脸部靠近 iPhoneX时，被近距离传感器感应到，并发出信号启动泛光感应元件。
face id原理
Face ID是苹果公司推出的一种面部识别技术，用于解锁设备和进行身份验证。
其原理基于深度学习和3D感知技术。
Face ID使用了一种称为TrueDepth摄像头系统的硬件组件，包括一个红外摄像头、一个红外光源和一个点投影器。
当用户将设备对准自己的脸部时，TrueDepth摄像头系统会发射数万个红外光点，并通过红外摄像头捕捉这些光点的反射情况。
然后，设备使用红外摄像头和点投影器的数据来创建用户的面部深度图像，该图像包含了面部的三维形状和细节。
这个深度图像被转换为一个数学模型，称为面部地图。
接下来，设备使用深度学习算法对面部地图进行分析和比对，以确定用户是否是设备的授权用户。
Face ID还会检测用户的眼睛、嘴巴和其他面部特征的动作，以确保用户是活体。
Face ID的面部识别数据被加密保存在设备的安全芯片中，不会被传输到云端或其他地方。
每次进行面部识别时，设备都会生成一个临时的加密标识符，用于验证用户的身份。
总的来说，Face ID利用红外摄像头和点投影器捕捉面部的
深度图像，并使用深度学习算法进行分析和比对，以实现面部识别和身份验证。
这种技术在安全性和准确性方面都有很高的水平。
人脸识别技术解析原理、应用和挑战
人脸识别技术解析原理、应用和挑战人脸识别技术是一种通过算法分析和识别人脸图像来进行识别和验证的技术。
它基于人脸特征的独特性，通过比对已有的人脸数据库，从而在现实生活中实现识别和验证的功能。
本文将对人脸识别技术的原理、应用和挑战进行深入解析。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括图像采集、特征提取和特征匹配三个步骤。
1. 图像采集：人脸识别技术首先需要对人脸进行采集。
采集通常通过摄像头、视频监控等设备进行，将人脸图像转换为数字信号。
2. 特征提取：特征提取是人脸识别技术的核心步骤。
通过算法分析和处理采集到的人脸图像，提取出人脸的特征点、轮廓、纹理等特征信息。
3. 特征匹配：特征匹配是将提取到的特征信息与已有的人脸模板进行比对的过程。
通过比对算法，计算人脸之间的相似度，从而实现人脸的识别和验证。
二、人脸识别技术的应用人脸识别技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的应用场景。
1. 安全监控：人脸识别技术可以应用于安全监控系统中，通过对人脸进行实时比对和识别，实现安全管理和预警功能。
2. 身份验证：人脸识别技术可以应用于身份验证领域，如手机解锁、门禁系统等，通过比对人脸信息来确认用户的身份。
3. 金融领域：人脸识别技术可以应用于金融领域，如银行的取款机、支付系统等，通过人脸识别来确认用户的身份，提高交易的安全性和便利性。
4. 营销分析：人脸识别技术可以应用于营销分析中，通过分析人脸特征，了解受众群体的年龄、性别等信息，为企业的市场调研和精准营销提供依据。
三、人脸识别技术的挑战尽管人脸识别技术在各个领域的应用前景广阔，但同时也面临着一些挑战。
1. 环境光线影响：光线条件的改变会对人脸图像质量产生很大影响，从而影响人脸识别的准确性和可靠性。
2. 姿态变化：人脸识别技术通常基于正脸进行识别，对于姿态变化较大的人脸图像，如侧脸、仰头等，识别效果会有所下降。
3. 多样性人种和年龄：人脸识别技术在面对多样性的人种和年龄时，可能会出现模糊、错误匹配等问题。
苹果iPhoneX评测：花一万块买这手机值不值？
苹果iPhoneX评测：花一万块买这手机值不值？【中关村在线】苹果iPhoneX评测：前言：正如我们之前在iPhone8系列的评测中说过的，在iPhone十周年的节点上，纪念乔布斯更像是iPhone8的事，而iPhoneX则象征着未来，它将开启智能手机的下一个次元。
天猫Apple Store官方旗舰店 iPhone X抢先预约经过发布会后一个多月的等待，苹果iPhoneX终于正式发售。
我们也拿到了黑色256GB版本的iPhoneX。
库克将其称为“未来的手机”，今天我们就来看看“未来”到底什么样。
在iPhone发布十周年的这个特殊节点上，iPhoneX能带来什么呢？全面屏、面部识别、AR 是颠覆还是炒冷饭，我们一起从这篇全面评测中寻找答案。
■苹果iPhoneX全面评测苹果iPhoneX的外观是最能刺激视觉感受的地方，其拥有5.8英寸的异形OLED屏幕，分辨率达到了2436 *1125像素。
此外，苹果iPhoneX搭载了A11仿生处理器，内存3GB，后置纵向双摄。
话不多说，我们先尝尝外观。
▲苹果iPhoneX详细配置◆外观：终结“脸盲症”的全面屏自2014年发布的iPhone6以来，直到今年的iPhone8，苹果在外观设计上偷的懒在iPhoneX上全都还回来了。
将iPhoneX拿到手上甚至会有一种相见恨晚的感觉，似乎这设计早就该出现了。
▲左：iPhone8 右：iPhoneXiPhoneX整体设计可以用“圆润”这两个字形容，手术级不锈钢边框和前后双玻璃面板衔接完美，圆润过渡。
iPhoneX的大小只比iPhone8大一点，比iPhone8 Plus小了一圈，手感不错，只不过174g的重量比148g的iPhone8更压手。
不必点亮屏幕，就能感受到这次iPhoneX的惊艳之处，正面的OLED屏幕一体感极强，除了听筒便没有其他开孔。
▲iPhoneX正面熄屏状态iPhoneX 只有两种配色——深空灰色和银色，不过两种颜色的正面面板都是黑色，只有边框和背部颜色不同。
iOS应用中的人脸识别与身份验证技术指南(七)
iOS应用中的人脸识别与身份验证技术指南人脸识别与身份验证技术在如今的iOS应用中扮演着重要的角色。
随着技术的日益发展和智能手机的普及，人们对于安全性与便利性的需求也日益增长。
本文将为您介绍iOS应用中的人脸识别与身份验证技术，并探讨其应用场景与技术实现。
一、人脸识别技术的应用人脸识别技术广泛应用于iOS应用中的身份验证、支付确认和实时滤镜等功能。
通过iPhone或iPad的前置摄像头，用户可以方便地进行人脸识别，提高系统的安全性。
例如，用户在支付时，可以选择使用人脸识别进行确认，避免了输入密码的繁琐过程，同时提高了支付的安全性。
另外，人脸识别技术还被用于实时滤镜功能，用户可以通过识别面部特征，为自己的照片和视频添加有趣的滤镜效果，增添乐趣。
二、iOS应用中的身份验证技术除了人脸识别技术外，iOS应用中还有其他多种身份验证技术，如指纹识别、密码验证等。
这些技术可根据用户的设置和需求，提供灵活的身份验证方式。
指纹识别是一种常用的身份验证技术，通过让用户用手指触摸设备的Home键，系统可以快速识别指纹信息，用于解锁设备或登录应用。
密码验证是一种传统的身份验证方式，用户可以使用强密码保护设备和应用的安全性。
三、人脸识别与身份验证技术的实现在iOS应用中，人脸识别与身份验证技术是通过使用Face ID和Touch ID两个框架实现的。
Face ID是用于人脸识别的框架，它利用设备的前置深感摄像头来读取和分析面部特征。
Touch ID是用于指纹识别的框架，它通过设备的指纹传感器读取和验证用户的指纹信息。
为了使用这些技术，开发者需要在应用程序中集成Face ID或Touch ID框架，并获取用户的授权。
在用户授权后，开发者可以使用这些框架的API进行人脸识别或指纹识别操作。
同时，开发者应该遵循Apple的安全准则，确保用户的隐私和数据安全。
四、人脸识别与身份验证技术的局限性虽然人脸识别与身份验证技术在iOS应用中得到了广泛应用，但也存在一些局限性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
IphoneX人脸识别技术分析
——云从科技研究院.周翔
苹果发布新产品IphoneX之后，一项新的功能：人脸识别。
此功能一出，被众人津津乐道，评论众多。
而IphoneX的人脸识别FaceID，和我们目前市面上的普通的视频/图像人脸识别算法区别还是非常大，FaceID用到了人脸的三维信息来识别人脸。
要了解FaceID的人脸识别技术，让我们先来科普一下结构光技术与原理。
结构光硬件组成
1、结构光成像一般需要发射源，发射源一般是红外或者激光，发射出点阵或者
栅格光源，投到物体表面。
2、结构光成像还需要接受器，接受器一般与发射源对应，能够获取发射源投在
物体表面的光信息。
3、结构光成像，还需要一个硬件计算单元，把接收器接收到的信息处理成物体
三维的点云信息。
结构光原理
发射源发射的均匀点阵/栅格投射到待测物表面后，由于物体的表面深度不一样，点阵/栅格会因为不同的深度形状产生空间形变和飞行时间差，被改变的结构光投影经摄像系统采集，传送至硬件计算单元分析计算后可得出被测物的三维面形数据。
空间相位形变和光脉冲飞行时间差是结构光最常用的两种方法：利用空间形变，获取结构光场的相位、光强等被待测物的高度调制后产生的变化,可以读取并计算这些性质的变化获取待测物的面形信息；利用飞行时间差，可以记录了光脉冲在空间的飞行时间,通过飞行时间计算待测物体的面形信息。
以下用知乎作者Lee Mr的一篇结构光示例来跟大家简单说明：
1）第一步，编程让发射源产生正弦条纹图，因为后续要利用变形条纹图获取相位，而获取相位的算法也有多种，此处采用的是四步移相法，具体原理去查文献，不再累述。
因此这里产生四幅相位差pi/2的条纹。
然后将该四幅条纹分时投影到被测物（面具）上，采集到如下图左边边的图（当然也是四幅），同时要采集四幅参考面的条纹（未被调制，同样四幅）。
2）第二步，相位恢复。
由采集到的四幅受调制条纹图计算出被调制相位，这里得到的相位图是截断相位图，因为四步移相算法得到的结果是由反正切函数计算所得，因而被限制在[-pi,pi]之间，也就是说每当其值超过该范围，其又会重新开始。
得到的相位主值如下图所示：
3）上述二者相减得到相位差，该相位差则表征了被测物相对参考面的高度信息，再代入相位与高度转化公式，得到如下三维模型。
以上部分文字与图片转载来源：https:///question/54347759
FaceID技术原理
接下来，我们来了解IphoneX的FaceID技术是怎么实现的。
首先我们来了解一下IphoneX齐刘海的硬件设计，包含了一个三维采集系统：红外相机、泛光照明灯、环境光传感器和点阵投影器。
点阵投影器能在不同的光照条件下将3万多个肉眼不可见的光点投影在人的脸部，绘制出独一无二的面谱，由红外相机得到面部3D深度信息模型。
再结合前置摄像头拍摄的可见光人脸，将人脸的纹理与人脸3D模型通过算法结合，得到真实的3D人脸图。
得到3D人脸图以后，自然是通过目前最实用的深度学习算法，学习三维人脸的特征，再进行人脸识别。
精度自然比平面人脸的识别精度要高。
FaceID技术优势
1、三维人脸的深度信息，天然防止了平面的纸张、视频等人脸攻击手段；
2、由于其点阵投影器、泛光照明灯的特性，可以对其人脸肤色与其它材质有较
好的区分性，防止了面具等攻击手段；
3、由于获取人脸三维信息主要依靠红外技术手段，对于室内环境引起的人脸光
照变化基本不敏感，可以在室内任意光环境下使用；
4、结构光精度可达到0.1毫米级精度，可以使人脸识别精度大大提高。
FaceID技术问题
1、由于红外结构光受传输距离的影响比较大，衰减厉害，目前IphoneX的有效
人脸识别距离应该在20cm-60cm之间；超出距离精度会大大下降；
2、由于太阳光包含有红外光，可以预料，在外界阳关充足的环境下，IphoneX的
人脸识别会受较大影响；
3、由于结构光捕获三维信息时有一个短暂的多帧相位信息融合，对于持续移动
和快速移动的人脸，识别精度会大大降低。
结构光人脸识别国内现状
1、目前能够把结构光整个发射、接收模组做到如IphoneX这般小，能够集成到
手机上的基本还没有。
据了解，目前能够做到最小的也得手机充电器般大小；
2、从结构光的技术原理上分析，要形成一个精准的三维模型，至少需要4-5帧
视频图像进行重建，需要保证光源发射器的频率和摄像头捕捉画面频率同步，这对于普通红外摄像机的帧率25帧来讲，至少需要200ms时间完成光源信息采集，再通过算法对其点云重建，时间较长。
目前对于Iphone的技术细节无法获取。
3、由于受硬件限制，目前3维人脸数据的采集难度较大，数据样本太少，对人
脸识别算法的学习和研究带来一定难度。
以上分析与观点仅为个人观点，受限于信息获取与知识理解的程度，有不对的地方敬请谅解。
著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。