人脸识别是如何实现的
生物识别其实并不是一个特别复杂的过程，简单的说都是通过获取生物特征信息与已存信息进行比对实现的。手机上的生物识别功能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。
手机面部识别（图片来自网络）
那么，只通过软件层面的面部识别和3D面部识别有什么差别呢？现在安卓阵营里，用在手机上的基本都只是通过软件层面来进行面部识别的，也正是因为如此我们才能在某些手机上只通过系统升级就能体验到面部识别功能。从实际体验来说，这种面部识别相当快，但其并不擅长于安全。
为何说这种方式不安全？其原因就在于面部识别是一种非接触的生物识别方式，这也是不同于指纹识别的显著特征之一。所以指纹识别可以通过增加获取生物的活体特征功能来避免假造指纹的识别通过，但面部识别却很难用获取生物活体特征的方式来排除照片欺骗。
面部特征点示意图（引自Code4App）
不管是哪种识别方式，都是通过识别特征点来进行特征获取的。一般来说，录入的特征点越多，生物识别的安全性就越高，在算法允许的情况下，一定面积的遮挡或者变化时识别准确性受到的影响就越小。面部识别也是这样的道理的，所以在一些安卓手机的面部识别宣传中我们可以看到关于识别特征点的描述。但问题就是，只要是通过平面照片获取信息点，不管多少特征点，都有被照片解锁的可能性。
当然，我们可以针对照片的特性来增强安全性。照片相对于活体，有三个特征，一是没有活体特征，这个难以实现已经排除；二是一张照片只有一个角度。在之前的其它面部识别设备上，就有需要通过转动脸部来获取人脸多角度特征，从而增加安全性的先例。但这种方案的问题就在于识别效率降低，在讲究速度的智能手机上，这样的面部识别相比于背面指纹识别没有优势。
面部识别（图片来自网络）
而第三点特征，就是照片是平面，而人是立体的。所以获取活体脸部的立体信息就成了面部识别的最佳方向。我们所说的3D面部识别就是这样的方案。那么这种方案是如何获取生物信息的呢？这就涉及到了3D结构光原理。
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