APPLE公司推出了iPhone8，这次并没有像以前iPhone手机推出新品大家争相抢购的火爆场面。行业人士纷纷猜测果粉们可能在等不久后就会推出的iPhone X。毕竟这次iPhone X新添了人脸识别功能，人脸识别到底是什么原理呢?
Iphone X人脸识别原理：
苹果在iPhone X屏幕顶端塞进了由前置镜头、红外线镜头(Infrared camera)、泛光感应元件(Flood illuminator)、距离感测器(Proximity sensor)、环境光感测器(Ambient light sensor)、点阵投影器(Dot projector)等元件所组成的「TrueDepth相机系统」，成为实现Face ID刷脸支付或解锁功能的基础。
Face ID刷脸支付或解锁的过程，包括「图像捕捉」与「人脸辨识」两部分。首先在「图像捕捉」的部分，当脸部靠近屏幕时：
1、距离感测器和环境光感测器会先启动，判断需多少光线来进行脸部辨识;
2、由泛光感应元件发出红外线(人眼不可见)，投射在使用者脸上;
3 、点阵投影器将投射出超过3万个红外线光点，描摹出脸部立体3D图像;
4、红外线镜头将捕捉由脸部反射回来的光点阵列图像;
从声音、指纹、虹膜到人脸辨识，所有生物识别系统的运作方式，基本上就是比较与计算2个档案间的相似程度。以Face ID为例，即是比较最初设定时的「注册影像」档案，与后来使用时的「验证影像」档案。
因每次使用Face ID的环境状况不同，「注册」和「验证」影像丢失不可能100%相同，这时就得依赖手机内部阈值设定来判断两者间的差距。以0到1来判断，数值愈接近1则两者愈相似，但阈值最低数值并非固定不变。密西根州立大学教授Anil Jain举例，假如只是要解锁手机，阈值门槛可能只需0.5或0.6即可，但若是要进行支付认证，可能就得达到0.9。
在比较「注册」和「验证」影像的人脸辨识部分：
1、透过TrueDepth相机系统捕捉的红外线图像，将回传iPhone X内建的「神经引擎」(Neural Engine)处理器，建构3D数位模型;
2、把这个3D模型或「验证影像」交由演算法运算，和原先设定的模板或「注册影像」进行比较;
3、处理器会根据两者间的相似度数值，判断「验证影像」和「注册影像」是否为同一人;
4、如果数值高于手机内部阈值设定的门槛，即可确认使用者身分并进行解锁或支付。
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