人脸识别就要取代指纹识别了吗？看过iPhone X的发布之后，不少人都产生了这样的疑问。要知道，是苹果让指纹识别成为智能手机的标配功能。而现在，他们正打算用一种新的身份认证方式取而代之。

苹果的Face ID人脸识别技术不仅拥有超高的关注，也遭遇了媒体对其安全性和实用性的质疑。但作为苹果的技术产品，遭受质疑显然是家常便饭，这也无法否定Face ID所蕴含的巨大潜力。在苹果打头阵之后，未来也将有更多手机厂商在自己的产品中加入人脸识别功能。

可以看出，苹果肯定是花了大力气才开发出Face ID的，甚至不惜为此给iPhone X剪出一个难看的刘海。作为一个拥有如此高技术含量的功能，只用来解锁手机、支付认证和生成动画表情实在是有点大材小用了。那除了这三种用途之外，苹果的这套人脸识别未来还能用在其他哪些方面？本文就将对此开一开脑洞。

前车之鉴

虽然苹果对Face ID的能力颇有自信，但他们之前其实已经有不少厂商都尝试了人脸识别，但都无一例外地失败了。

作为iOS最大竞争对手，Android 早在2011年的时候就加入了人脸识别解锁功能，但这套系统只用一张照片就能被轻松骗过。即便谷歌后来对其进行了升级（Face Unlock），要求用户在解锁时眨眼，会点Photoshop的人也能轻松绕过这个限制。

当然，相比仅在软件层面工作的Face Unlock，苹果可是专门为Face ID设计了一套摄像头和传感器系统的，因此后者在技术上的复杂程度是相当高的，表现自然也会更高。

阿里巴巴也有一套人脸识别系统，它的遭遇也不怎么好。在2015年，Popular Science作者Dan Moren用一段自己眨眼的视频就骗过了这套系统，因为它同样不能检测景深。

其实景深感应面部识别系统也并不完美。同样是在2015年，柏林的SR Labs实验室使用面部石膏模具制作出的模型骗过了微软的Windows Hello人脸识别系统。目前都不少笔记本都支持Windows Hello，它们所使用的红外景深感应摄像头也和苹果类似。

SR Labs并未公布他们的模型使用了哪种材料，但创始人Karsten Nohl指出他们的确模拟了皮肤的反光属性和面部形状，并称“这绝对比伪造指纹难得多”。

苹果在发布会上提到，他们在相关问题上面与高端面具制造商，来避免Face ID被仿真面具所欺骗。但最终成效如何，这我们并不得而知。此外，安全专家也很关心3D打印是否能够骗过Face ID。在iPhone X问世之后，相关的测试应该会非常多。

人脸识别的基本原理

人脸也是一种生物识别特征，也可以说是一种可测量的生物学特征。在目前，在安全领域已被广泛应用的生物识别特征包括指纹、语音和虹膜。

在工作时，所有的生物识别认证系统基本上都会对两套复杂的模型进行对比，并计算出它们的相似程度。这些模型可以是你声音中的波形、指尖细小的沟壑、虹膜的彩色结构、或者是面部特征。

在设置一套生物识别系统的时候，计算机——比如智能手机中的处理器——会捕捉并保存扫描到的模型，这也就是所谓的模版或“登记图像”。随后当你想要访问这台设备时，就必须向计算机呈现一个“验证图像”。

由于拍摄条件的不同，登记和验证图像不可能是完全相同的，因此你的手机会使用一个阈值来判断两者是否存在明显不同。举个例子，如果对比评分在0.7，那么系统可能会通过验证。

但这个最低分数是没有固定值的，如果你只是想要解锁手机，手机厂商所设定的分数可能相对较低，在0.5或者0.6左右。可如果是大金额的支付交易，那阈值可能会提高到0.9。

为了实现人脸识别，苹果开发了一套名为TrueDepth的摄像头系统。TrueDepth由点阵投影器、红外镜头和泛光感应元件所组成，三者可协同建立一张“细节丰富的面部景深图”，来瞬间识别用户身份。

在工作时，TrueDepth的点阵投影器会将3万多个肉眼不可见的光点投射在你的面部，用以绘制出面部图像。随后，红外镜头会对点阵投影仪所绘制的点阵图案进行不去，并将数据发送至A11仿生芯片当中进行比对。如果用户身处弱光环境当中，泛光感应元件会发射肉眼不可见的红外光来照亮你的脸。这样一来，光线条件的好坏也就不会影响到识别功能。

未来应用

可以看出，苹果在这套人脸识别系统上倾注的心血肯定是要比Touch ID更多的。但是就目前而言，TrueDepth摄像头的用途还仅限于解锁手机、支付认证和生成Animoji动态表情，并且后者给人的感觉相当鸡肋。

相比功能单一的指纹识别，人脸识别的发展前景显然要大得多。除了解锁手机之外，苹果的Face ID，或者更宽泛的说，它背后的3D扫描技术，其实还能被应用在这些领域：

游戏

微软在2009年发布了Xbox的体感外设Kinect。而现在，苹果把它放进了iPhone X当中。

微软原版Kinect是由以色列技术公司PrimeSense所设计的，其工作方式是将红外点所组成的网格投射到场景当中，然后使用红外摄像头进行检测，并通过特殊处理芯片计算景深信息。

听上去是不是很熟悉？ 没错，Face ID的工作方式和Kinect非常相似，这是因为苹果在2013年收购了PrimeSense。当然，苹果肯定也在此基础上进行了大量的软硬件工作。

如果说TrueDepth摄像头系统实际就是一部Kinect，那这是不是意味着我们今后可以拿iPhone X来玩体感类呢？假设苹果向第三方应用开放接口，这种可能性从技术角度来看的确是存在的。

医疗

除了用来进行身份识别之外，3D扫描技术或许还可以帮助医疗专业人士发现能够反映身体疾病的身体特征。在神经网络和机器学习技术的帮助下，应用程序说不定就能通过面部甚至全身扫描来发现健康问题。

如果把面部识别（或者全身识别）应用到医疗领域，那对于缓和医院负担以及简化预约流程肯定是有所帮助的。但问题在于，你是否会想要让摄像头和传感器帮你看病呢？

除此之外，在存储患者信息时，医院也可以使用照片取代传统用户名和密码，让这些隐私信息以一种更加安全便捷的方式被存储和管理。

广告

营销者和广告商也能利用到面部识别技术。举个例子，如果系统识别出用户是12-21岁的男性，就会显示最新电子游戏的广告。如果对象是年轻女性，则会更多地投放护肤品和服装方面的广告。

虽说这样做对于用户隐私显然是一种侵犯，但话说回来，我们之所以会讨厌广告，主要是因为是品质低劣或内容毫无兴趣的广告存在。如果广告本身制作精良，观看它们也可以说是一种享受。

广告商总是希望向用户投放更具针对性的广告，而人脸识别系统或许可以帮助他们进一步实现这一点。

刑侦

视频监控系统目前的普及程度已经相当之高了，面对全球日益严峻的安全形势，面部识别系统或许可以进一步发挥监控系统的威力。

还记得2013年的波士顿马拉松爆炸案吗？警方当时表示，面部识别软件并没能帮助他们识别两名恐怖分子Dzhokhar和Tamerlan Tsarnaev。这两兄弟在公共记录数据库当中都有自己的记录，也在现场被摄像头拍到。但由于拍摄距离较远，且两人都戴着墨镜和帽子，这给识别制造了不小的难度。

可如今4年过去，人脸识别技术也得到了大幅进步。剑桥大学最近就开发了一套新的面部识别架构，可以对被故意遮挡（戴假胡子、围巾或墨镜）的人脸进行识别。虽然准确率还不是特别高，但依然可以用来帮警方缩小侦查范围。

值得一提的是，Face ID所发射的红外线可以穿透大多数墨镜，因此用户戴着墨镜也能进行身份识别。

在线交友身份检查

在线交友类的应用如今非常火爆，单身狗可以在上面排解寂寞，甚至是找到真爱也说不定。但是，这类服务在验证用户身份信息方面总是存在困难。你以为跟你聊得火热的的一位妙龄少女，但见面之后很有可能大骂什么鬼。

可如果整合人脸识别技术的话，在线交友平台就可以对用户填写的信息进行更加精准的审核。想要在年龄、身高甚至性别上作假，这应该会变得越来越困难。

银行服务

在iPhone X上，Face ID将取代Touch ID进行移动支付时的身份认证。但人脸识别技术在金融领域应该更有作为才对。

银行在为客户办理业务时，身份核对是最为重要的环节之一。在目前，身份核对的主要方式还停留在银行员工根据证件进行肉眼核对上面。但和其他任何有人类参与的工作一样，这种方式很容易出错或被人钻空子。而有了人脸识别技术的帮助，银行在进行身份核对是的准确度就更有保证了。

此外，银行也可以对ATM所安装的摄像头进行升级，为其加入对于人脸识别的支持。我们都知道，只要你拿着银行卡并且知道密码，就可以在ATM机上取钱或转账，这当中存在的安全风险是不言而喻的。可如果多了人脸识别这个步骤，你的财产安全显然能够得到更大的保护。

总结

指纹识别从问世到普及只用了4年时间，那么人脸识别（或者说3D扫描）技术需要多久？这我们还无法给出答案。

但可以看出，3D扫描技术所拥有的发展前景要比指纹识别大得多，如果其他技术以及硬件厂商快速跟进，我们的生活可能很快就会进入刷脸的时代了。

来源：TechnoAnts