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更新:调整内文苹果上月发表的iPhone 10周年纪念版iPhone X首次具备脸部辨识功能,用户未来能透过这项功能解锁手机。在果粉殷切期待iPhone X上市之际,或许有人会感到好奇:Face ID到底如何运作?苹果在iPhone X萤幕顶端塞进由前置镜头、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。简而言之,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,当脸部靠近萤幕时: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;

 

 

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创建时间:2019-07-12 16:53
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