苹果的face id原理简介——从光学到神经网络
1、光学技术
苹果的face id先是利用一系列高质量的硬件，通过一条光纤向用户脸部投射超过30000个非常小的点，称之为点亮，这些点的位置和强度可以构建一个深度图像，这是电子设备检测人脸的关键部分。
这种技术可以感知面部传感器组成的面积，选定面容分析，通过自然光和红外光之间的变化，为人脸的不规则形状建立一个完整的三维图像，然后确定面部特征，如果检测到另一个人的面部插入，iPhnoe X不会解锁
2、神经网络技术
Face ID再通过神经网络来对比分析加锁面部的深度映像图和平面图像。它可以将面部结构与已储存的模型进行比较，该模型已根据大量用户的生物指标进行了训练。在这一点上，Apple向我们证明了深度学习和语音处理对人类认知的极大帮助。
由于神经网络本质上是在在教计算机模仿人类大脑的工作方式，因此它变得越来越像真正的人脑，即使是在复杂的环境下，在夜间或有人戴着帽子的情况下，苹果face id技术也能够正常工作。
3、智能分析技术
通过设定稳定的环境，Face ID技术还能追踪面部的所有表情。它可以随着用户脸部运动而变化，并能够识别广泛的面部表情，从而为用户提供高水平的Biomatching保护。
但是这种技术能识别的是最大人口比例中的前百分之五才行，超过这个范围就不能确定识别结果和安全性了
总结
通过这样的精益求精的尝试，苹果公司再次成为了数字界的推动者，redefining the future of user authentication system and revolutionizing its related imdustry。
