在智能手机领域，检测目标、分类图像、识别人脸的应用已经不再新鲜。
自从 iPhone Now 的人脸识别功能 Face ID 推出后，这个愿望即将实现。
苹果最新公布的一项专利显示，该公司多年来一直在探索在 Mac 电脑上使用面部识别进行用户识别的可能性。
根据该专利，Mac 电脑可以自动登录。
即使Mac电脑处于睡眠模式，当您接近它时，它也会自动识别身份验证并唤醒电脑。
正如当年iPhone推出Touch ID所掀起的消费者移动化潮流一样，许多手机品牌在Face ID推出后也开始加入面部识别系统。
当然还有一直与iPhone竞争的华为。
华为在面部识别方面的新尝试在华为V10发布会上亮相，该技术结合了红外和投影仪等功能来创建用户面部的3D图像。
据华为称，其技术将在10秒内获得30万分。
这是iPhone X捕获点数的10倍。
但当时，这项技术还没有应用到任何华为手机上。
今年3月系统更新后，华为Mate 10系列终于迎来了3D人脸识别功能。
与复杂且成本高昂的3D人脸识别技术相比，很多注重性价比但又想跟上发展的手机品牌更青睐可以实现几乎零成本的2D人脸识别技术。
手机上的2D人脸识别之所以几乎是零成本，是因为现在多摄像头已经成为手机的标配。
通过内置人脸识别算法，基于标准手机摄像头即可实现2D人脸识别，无需添加其他硬件。
功能。
相信在不久的将来，人脸识别系统将会出现在每部智能手机中。
根据 Counterpoint 的 Component Tracker 估计，到今年，面部识别技术将被安装在超过 10 亿部智能手机中。
但无处不在并不意味着该系统是完美的。
卷积神经网络是大多数面部识别系统使用的基础机器学习模型，要么速度慢，要么不准确。
不过，我相信这个问题很快就会得到解决。
现在，谷歌的研究人员开发了一种人工智能（AI）模型选择方法，以实现创纪录的速度和准确性。
在最近的论文和博客文章中，谷歌团队描述了一种新的自动化系统 MnasNet，该系统从候选列表中识别理想的神经架构，结合强化学习来解决移动速度限制。
使用该系统，手机面部识别的速度和准确性达到了创纪录的水平。
不过话说回来，人脸识别在手机上的应用难道只是为了解锁吗？我一直很好奇那些相机软件如何准确地将可爱的兔子耳朵“放在”头上而不是嘴上。
其实这就是人脸识别的一种。
这只是一个简单的面部识别系统。
通过人脸检测、人脸跟踪、关键点检测技术，应用程序可以准确定位脸部需要美化的部位。
说到拍出漂亮的照片，怎么能不提那些专门为拍照而设计的漂亮手机呢。
现在美图手机也开始使用面部识别。
当然，专门拍美照的手机怎么可能只用它来解锁呢？去年发布的美图M8，继续展示了美图手机的黑色拍照技术。
普通的面部识别只能识别性别、年龄、面部特征。
除了识别这些基本信息外，美图M8还可以多维度识别半身、轮廓、自拍时的脸部光线等，并对肤色、头发等信息进行深度分析。
总之，美图M8的人工智能可以更准确地识别更多的面部和身体信息。
人像识别后，人工??智能会给出有针对性的美颜方案。
此外，面部识别的另一个知名应用是支付宝的面部识别支付。
早在今年，马云就在CbBIT首次亮相支付宝人脸识别支付。
到2020年，依托阿里巴巴生态系统的现有优势，可以登录支付宝账户刷脸支付，在杭州肯德基K PRO刷脸支付体验餐厅可以体验“刷脸吃饭”的感觉万象城。
事实上，面部识别的到来，尤其是面部识别支付的应用，仍然让很多人产生抵触和不安全感。
有用户认为，这样一来，人脸实际上就相当于行走的密码。
如果你想得到一个人的脸，你可以翻一下朋友圈，你会得到各种表情和状态的脸，这也是一个密码。
并不真地。
如今的移动互联网至少已经建立了双重验证机制。
一是密码认证，二是用户是否拥有设备认证。
添加人脸识别后，系统可以像指纹识别一样省去用户输入密码和验证码的麻烦，但仅通过人脸无法获取信息。
在双重验证机制下，如果黑客真想窃取，即使拿到了人脸和指纹，也没用。
他还需要获得“账号+密码+手机绑定的短信验证”三重拦截，难度极大。
此外，即使普通小偷偷走了用户的手机，人脸识别解锁也比数字解锁更安全，因为小偷不知道用户是谁。
此外，一般刷脸支付都采用3D人脸识别系统，系统不易被破解。
以iPhone X为例。
iPhone X采用了3D结构光技术。
其红外扫描系统 TrueDepth 可以将 30 个不可见光点的网格投射到用户的脸上。
当用户转动头部时，iPhone的红外摄像头会准确捕捉网格的畸变率，从而绘制出用户的3D图像。
脸型方面，苹果认为这样的面部识别3D扫描技术可以最大限度地满足用户的安全需求。
首款支持3D人脸支付的Android手机，OPPO新发布的旗舰机型OPPO Find实现了百万分之一的识别准确率，人脸识别维度达到了10万级，安全性是指纹识别的20倍。
随着人脸识别技术的不断发展，使用场景也越来越广，这说明人脸识别已经成为大势所趋。
与其对此表示怀疑，不如去发现更多人脸识别给生活带来的便利和乐趣。