ApplePay和第三方应用。那么，很多人想问:机器是如何区分你的身份的现实的？具体来说，识别过程主要有两个步骤:图像捕捉面部识别基于密歇根州立大学的研究模式识别和计算机视觉的AnilJain。机器不比两张面部图像，确认两者的接近度。以最简单的方式，这就是人脸识别的功能。

用户通过自己的脸展开和完成了检查，但是到现在为止用指纹指定TouchID。AnilJain对应。图片捕捉在这个步骤中，Face的ID用于光投影仪和传感器的人群，不会拍摄用户的脸部特征。

苹果的反应是，该组可以称为原感相机系统(TrueDepthCamerasystem)，系统中的技术可以合作工作，可以根据用户的脸部特征构筑详细而深刻的地图，构筑慢慢的识别图像来源:苹果用户在设置FaceID时，可以根据手机画面上经常出现的说明展开操作者。根据说明，不会拒绝用户将头部放在一个圆圈里，这样摄像机就可以拍摄多张照片来构成面部的3D地图。

(公共编号:)在狩猎图像时，照相机不会用于红外线(IR)照亮脸部，在不同时间段拒绝照相机的环境，如白天、夜晚、室内、室外等。IR的许多效果是将电磁辐射的波长跨越可见光谱，因此即使在黑暗的环境中，iPhonex的屏幕也会令人眼花缭乱。

红外光是看不见的传感器部件，可以补偿暗背景和环境光和暗环境光的影响。Jain回答说:因此，红外线灯可以帮助人脸识别在非常不利的环境下展开。

图像来源:苹果以下是图像捕获的具体步骤:首先，距离传感器和环境光传感器不协助原始深度照相机系统确认脸部识别需要多少照明，然后泛光传感器部件(Flood将红外线照射到脸上，肉眼看不见的电磁光谱的一部分照射到用户的脸上的用户在检查时，图形投影器不会感应到30000万多个看不见的红外线照射点脸部识别一般来说，脸部也是依赖的生物特征。据了解，在安全性中使用的其他一些生物特包括指纹、声音、虹膜等。所有生物识别系统基本上采用两种简单模式，计算相似度的方式。

这些模式可能是指你的声音、指纹、虹膜或脸部特征的波形。在设置生物识别系统时，计算机(例如智能手机中的处理器)捕捉和存储的参考模式通常也成为模板或注册图像。然后，当用户想采访某个设备(例如，检查站的手机)时，用户必须向计算机获得检查图像。

在计算机内部，必须计算在0和1之间的数值。Jain回应说:数值越相似1，这种生物特征越相似于检查图像，两者完全相同或相似的指纹和脸部特征。数值越相似0，与设备所有者不同。

但是，由于摄影条件的不同，用户在设定和检查时狩猎的图像可能不同。在这种情况下，iPhonex不会通过门槛确认两者是否明显不同。例如，在某些情况下，0.7的比较值已经对两者有足够的接近或相似的反应，因此低于数值不是固定值。如果你只是通过Face，ID关卡手机，这个手机品牌用于的内部门槛可能会相对较低。

例如，数值可以分为0.5或0.6。Jain补充说，在某些特定情况下，数值不高。例如，用户缴纳高额产品时，必须进行比较正确的检查。

用户在蒂芙尼销售价值10000美元的项链时，这个检查的数值可能会下降到0.9。照片来源:苹果，这个检查过程非常慢，用户完全感觉不存在。主要致力于iPhonex处理器的强大威力。

据苹果市场营销负责人PhilSchiller介绍，苹果开发了神经引擎(Neuralengine)，可以立即处理脸部识别。这个神经发动机每秒可以继续执行6000亿次以上的操作者，可以构筑动态的FaceID。以下是人脸识别的具体步骤。首先，将IR图像从照相机发送到iPhonex的神经发动机中，构筑用户的面部3D模型，将用户的3D模型和检查图像呈现在计算机算法中，与用户保存的模板和设置图像进行比较，根据这两个图像之间的相近度得出结论的比较数值，检查图像和设置图像是否给予的比较数值低于某个确认数值，iPhone通过你的身份验证来检查等级。

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