為什麼說iPhoneX的Face ID能比指紋識別更安全

蘋果iPhone X已經發布了一段時間, 與之前最大的變化除了全面屏外, 還有取代指紋識別的Face ID. 雖說此前三星等其他廠商也有面部識別, 但他們大多都被一張照片 '輕鬆打敗 '' , 而蘋果宣稱他們的Face ID安全性高於指紋識別, 他們人臉識別是基於 '結構光' 和 '深度相機' 技術. 那到底什麼是結構光? 什麼又是深度相機? 蘋果的Face ID為什麼就能提供更高的安全性呢? 秘密都在iPhone X的 '劉海' 裡.

Face ID的工作主要依賴於手機處理器和這五個元器件, 泛光照射器 (Flood illuminator) , 接近感測器 (Proximity sensor) , 環境光度感測器 (Ambient light sensor) , 測繪點投射器 (Dot projector) , 紅外線鏡頭 (Infrared camera) . 拿起手機解鎖只是一瞬間的事, 但是背後卻需要複雜的軟硬體配合.

首先是最基本的判斷, 當接近感測器感應到有效距離範圍內有物體時, 首先啟動泛光照射器, 發射出普通紅外光, 由紅外線相機接收了這些紅外影像後傳輸至手機處理器進行初步判斷, 當判斷結果為臉部後, 就需要更精確的臉部資訊.

要採集更精確的臉部資訊, 這時就需要引入結構光. 所謂結構光, 就是經過處理後有特殊圖形的光, 如同陽光透過百葉窗後照射在物體上, 會形成不同程度的扭曲. 測繪點投射器會將大約30000個經過編碼的 '結構光' 紅外線點投影向人臉, 紅外線鏡頭接收到這些被扭曲的圖形後, 通過扭曲程度的不同, 就能計算出距離資訊, 獲得精確的人臉深度資訊.

最後, 將精確的臉部資訊再次傳回手機處理器, 與加密存儲在安全隔區中的面譜數據進行比對, 就能確定是否本人了. 整個人臉識別的過程均在紅外線下進行, 所以這也就是為什麼弱光環境對Face ID識別的準確率和速度影響不大.

當然, 許多手機都已加入了人臉識別功能, 與iPhone X不同的是, 一些手機的人臉識別只是對人臉平面特徵點進行比對, 所以僅用一張照片或其他虛假資訊就能輕鬆騙過, 即使像國產的Vivo X20, 搭載了DualPixel帶有3D景深識別的前置攝像頭, 仍然在識別效率及精度上受到限制, 無法做到像Face ID一樣30000個點的掃描比對, 在實際使用的安全性上仍然不如iPhone X.

而更多廠商在人臉識別領域才剛剛起步, 小米和OPPO將會和奇景光電, 高通, 信利光電合作開發3D感應解決方案, 華為也正在與舜宇光學科技合作, 為其高端機開發相關的3D感測器解決方案. 且不說到時候實際效果如何, 這些廠商最快也要到明年二季度才能對人臉識別方案開始量產, 而用戶要能用上這些手機可能還要等上更多時間, 所以說, 目前Face ID在人臉識別領域領先了安卓陣營起碼一年時間.

事實上, iPhone X基於結構光技術的深度相機方案在科技界並不是什麼新鮮事物, 蘋果也並非完全靠一己之力來完成Face ID. 在過去7年內, 蘋果陸續收購了不少在3D感測技術, 結構光方案, 3D掃描領域的優秀企業, 特別在2013年收購了以色列公司PrimeSense後, 蘋果在3D掃描, 深度照相等技術上有了突飛猛進. 2005年成立的PrimeSense擁有結構光技術, 能生產相關感測器和晶片, 在2010年被微軟指定為Natal項目的合作夥伴, 參與了Kinect的設計, 對比當時PS3 Move需要手柄的配合, Kinect無需任何配件, 僅靠識別肢體動作就能進行交互, 使用的也是基於結構光的深度相機技術, 而隨著PrimeSense與微軟終止合作, Kinect如今也已經停產了.

微軟Kinect 雖然技術早就有了, 但iPhone X把它運用到手機上, 可以說是前無古人的創舉. 要在保證識別精度, 速度的前提下, 將如此多的感測器, 發射器集中到如此狹窄的空間裡, 蘋果的工業設計實力可見一斑. 對比第一代Kinect尺寸, iPhone X的 '劉海' 面積幾乎可以忽略不計. 而蘋果自主研發的A11神經網路晶片在保證30000個紅外點的比對速度和精度方面也起了至關重要的作用. 可以說, 整個Face ID系統的精巧, 高效和低能耗再次證明了蘋果在科技界的領先地位.

當然, Face ID也並非十全十美. 蘋果宣稱Face ID的出錯率僅為百萬分之一的, 比起指紋解鎖五萬分之一的出錯率, 準確率提高了20倍, 但國外媒體的測試中已經有了同卵雙胞胎成功騙過Face ID的案例.

更值得注意的是, 包括指紋, 人臉, 虹膜在內的各種生物識別技術還是有著它們無法克服的 '先天缺陷' , 無論準確率如何提高, 一旦被攻破, 結果是不可逆的, 與隨時可以更改的密碼相比, 你確定你要換臉換手換眼睛嗎?

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