人脸识别技术的核心问题是什么

从本质上突破2D数据的限制。

iPhone X的3D人脸识别技术远远超越了2D识别的认知极限，达到了百万份之一的错误接受率。 如何做到呢？最关键的就是数据和算法。最佳的3D人脸识别技术，样本数据来源就应该是真正的3D人脸， 也就是用通过深度摄像头获取人脸模型作为机器学习的样本，这是最接近人类认识过程的方式。不过，因为深度摄像头技术最近几年才开始在一定范围内推广，过去的几年当中，除了苹果公司，业内只有几家著名的公司在做这方面的投入，第一个被人们熟知的消费类3D人脸识别应用是基于Intel RealSense的Windows Hello， 用于PC平台Windows操作系统解锁，至今大概仅仅有4年的历史。这种情况下，公开的3D人脸的样本数据量非常有限，想必苹果公司从收购深度摄像头公司PrimeSense（2013年）那一刻起，就投入大量资源收集数据样本了。

随之而来的就是两个问题。 问题一： iPhone X之后，会是谁呢？我们能否在其它手机上获得同样的体验呢? 我的理解是 – 数据和算法是关键，谁能够在短期内获得大量的3D人脸数据、并且运用最好的学习方法 (专业术语叫做机器学习， 哈哈)，谁就可以拥有iPhone X的人脸识别能力。对于这一行业的公司来说，这将是一个巨大的投入。 问题二：iPhone X每天都在读取我的信息作为样本吗？不得而知。 可以明确的是，随着使用者和使用次数的增多，很多新的数据会被当作是样本的补充，不断完善机器对人脸的认知，甚至是对你本人的更多的理解，这就好像你领养的小狗，跟你越来越亲近。好的人脸识别算法，都会以不断增强的方式学习数据，给用户以更好的反馈。4. 安全问题关于人脸识别的安全已经有过很多的争论。 首先是关于黑客攻击的， iPhone X用了百万分之一的错误识别率以保证你的设备不会被其它人轻易解锁，并且超越指纹识别达到了支付级别，这也是给生物识别行业重新定义了衡量的标准。相信未来以深度摄像技术和优秀算法为基础的技术可以很快跟进了。其次是关于人脸识别的安全规范， 如果人脸作为重要的安全凭证用在方方面面，你的脸部信息将被如何获取、如何存储以及如何使用，会变成这个行业的又一大难题。试想，如果今天你的脸上长出了青春痘，明天就有化妆品公司向你推销祛痘产品，你是否会有被偷窥的感觉呢？（当然这是玩笑话）我们期待业内的领军企业发挥社会责任感，促进整个生态的安全和健康。总之，目前的人脸识别领域，只有同时具备强大的硬件、软件、数据等技术实力和足够安全保障的公司或者方案商， 才能给消费者提供舒适的体验和信心保证。iPhone X的发布，似乎是出了一道关于人脸识别的命题作文，不单单是针对手机相关行业，也影响了更广泛的领域，甚至我们每个人。无论你喜欢还是拒绝，刷脸时代的序幕已经拉开了，你准备好了吗？