面部识别的工作原理
面部识别功能（图片截自vivo官微视频）
面部识别一般也会被称作脸部识别，手机上的面部识别功能是通过前置相机以非接触的方式获取生物信息图像，获取图像后进行数据处理，并与数据库中的已存在生物信息进行对比，当信息特征与已录入信息达到限定的相似度时，就可以完成面部识别解锁。从大体上说，诸如指纹识别、虹膜识别等用在手机上的生物识别技术，基本上解锁的道理都是一致的，都是通过即时捕捉生物信息与已录入的生物信息进行对比实现的。
面部识别特征点（图片引自微博）
当然实现面部识别的这个过程还是比较复杂的。当面部识别功能启动时，首先需要进行人脸捕捉和追踪，也就是当人像进入拍摄范围时，系统需要检测出人脸并且对其进行跟踪定位，然后将人像从背景中分离出来；采集到图像信息后，系统需要对图像进行标准化处理，以便获取的特征点与已录入的特征点对比；标准化处理后，系统会对图像特征点进行数据处理，以便与存入数据库中的信息（面纹数据）进行匹配；当相似度达到限定要求时，匹配成功。
面部特征点示意图（引自Code4App）
文初我们提到曝光的vivo X20能够识别面部的128个特征，不得不说这个特征数是比较多的。一般来说，录入的特征点越多，面部识别的准确性就越高，在算法允许的情况下，面部出现一定面积的遮挡或者变化时识别准确性受到的影响越小。当然，手机面部识别的特征点越多，对算法的效率和硬件的要求就越高，对厂商的实力需求也就越高。
不过需要注意的是，面部不同于指纹和虹膜，容易出现变化，并且拥有特征点相似度较高的可能性，匹配时相似度要求设定过高会影响识别成功率，设定低又会影响识别的安全性，系统将无法识别这是一个人还是一张照片。
为了解决这个问题，在专业的面部识别设备上会采用真人鉴定功能，在使用时需要面部进行动作配合。但这项技术用在手机上显然不太合适，因为会使识别的效率降低。在3D面部识别技术普及之前，现阶段的面部识别功能想要既获得解锁速度又要安全性，就需要对识别匹配的算法进行进一步优化。
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