周二，除了三款闪亮的新 iPhone 机型外，苹果还发布了面容 ID，这是一种新颖的生物识别解锁手机方式，用户只需看向手机即可。该系统不仅依赖于神经网络（一种机器学习形式），还依赖于占据手机正面自拍摄像头附近区域的一系列传感器。
苹果的面部识别技术与 Facebook 在识别照片中的你并建议标记的方式不同——Facebook 的识别是在二维照片层面进行的，而最新的 iPhone 则考虑的是一个人三维的面部，并将其用作解锁（或不解锁）手机的生物识别指标。
遗憾的是，您需要为 iPhone X 支付 999 美元，因为此功能仅适用于该公司新款旗舰智能手机。构成该公司所谓的支持面容 ID 的原深感摄像头系统的传感器包括一个红外摄像头和一个点阵投影器。据苹果公司高级副总裁 Phil Schiller 昨天介绍这项技术时称，后者会在用户想要解锁手机时，将超过 30,000 个红外点投射到用户的脸上。
Schiller 解释说，面部识别过程中的一个步骤是原深感摄像头系统拍摄红外图像；另一块硬件则将这些数千个红外点投射到人脸上。“我们使用红外图像和点阵，并通过神经网络创建一个数学模型来表示您的面部，”他说。“然后，我们将这个数学模型与之前存储的、您设置的模型进行比对，以查看是否匹配并解锁您的手机。”
结构光
密歇根州立大学计算机科学与工程学教授、生物识别专家 Anil Jain 表示，将某些东西投射到三维物体上来帮助计算机视觉系统检测深度的技术可以追溯到几十年前。这被称为结构光法。
Jain 说，通常情况下，计算机视觉系统可以通过两台独立的摄像头获取立体视图来估算深度。但结构光技术用一个投影仪取代了其中一台摄像头，投影仪向物体投射光线；苹果使用的是点阵，但 Jain 表示，其他光线配置，如条纹或棋盘格图案，也曾被使用过。
Jain 说：“通过对摄像头和投影仪进行适当的校准，我们可以估算出系统所看到曲面物体的深度。”投射到平面上的点在系统中看起来与投射到曲面上的点不同，而人脸自然充满了曲线。
在主题演讲中，Schiller 还解释说，他们已采取措施确保该系统不会被照片或《碟中谍》式面具等伎俩所欺骗，并且甚至“与好莱坞的专业面具制作师和化妆师合作过”。Jain 推测，之所以能做到这一点，是因为该系统利用了红外光，他认为红外光可以区分皮肤或合成面具等材料。
最后，该系统利用神经网络的力量来处理面部识别过程中收集的数据。神经网络是人工智能中的一种常用工具；笼统地说，它是一种计算机科学家通过输入数据来训练的程序。例如，研究人员可以通过向神经网络展示大量带有标签的猫的图片来训练它识别猫——然后，该系统应该能够查看新照片并估算这些图像中是否有猫。但神经网络不仅仅局限于图像——例如，Facebook 使用多种类型的神经网络 将文本从一种语言翻译成另一种语言。
市场上其他手机已经配备了面部识别系统，特别是三星 S8 手机和新款 Note8 设备；它使用手机的前置摄像头，但该公司警告说，面部 ID 功能不如指纹阅读器安全。例如，您不能用它来进行三星支付，但苹果表示，其面容 ID 系统确实可以验证 Apple Pay 交易。
Jain 表示，苹果的面容 ID 生物识别系统“将技术提升了一个档次，因为并非所有人都能制造出生物识别神经引擎”，或者像苹果所说的那样，使用超过 10 亿张图片来训练面部识别系统。“所以我认为这将是其他厂商难以模仿的。”
