人脸识别将无处不在：连手机都不用带，你就带着这张人脸就可以了
广场上密密麻麻地围着那么多人，我能通过人脸捕捉出来，不论他姿态多少，是否有被遮挡，我都能识别出来他的身份。如果到了这种程度，我觉得人脸识别技术可能才算是真正的成熟了。　 & &文 / 雷震演讲稿：我叫雷震，来自中科院自动化研究所。人脸识别这个技术相信在座的大部分可能都已经听说过了，最近这个技术在各种新闻报道里面出镜的频率还都挺高的。马云在汉诺威用刷脸支付成功地购置了一件商品。去年李克强总理利用人脸识别技术发放了前海银行的第一笔贷款。最近又有消息说招商银行要把它全国的ATM机全部加装人脸识别的技术，以后我们取钱可能就不用密码了，只要人脸识别就可以了。去年微软的How-Old.net应用非常的火爆，刷爆了朋友圈。这是这两位的一个结果。这个其实是人脸识别技术在娱乐方面的一个应用。它是通过分析面部表情，面部皮肤的纹理信息估计你的年龄以及判断你的性别。很不幸这两位其实性别都已经判断错了，这两位都被标成了女性。人脸识别的第一步是要从人脸图像中快速地检测到人脸的位置。大家在用数码相机或者手机进行拍照的时候，很多时候会发现脸部的区域会出现一个绿色的或者其他颜色的框。这样一幅图片密密麻麻的有几十个人脸，其实计算机只需要几毫秒或者十几毫秒的时间，就能把这每一个脸的位置给准确地检测出来。我大概是从2005年开始从事人脸识别技术研究的。这个是香港深圳罗湖口岸的一个自助通关通道。用你的护照或者是港澳通行证在这个机器上刷一下之后，你再面对一下摄像头或者是摁一下指纹，它就可以把你拍下的面部照片、你的指纹信息跟护照里面相关的信息比对。整个完成可能也就8到10秒的时间，所以大大地提高了通关的效率。当然现在这块技术就比较成熟了，我们在2005年的时候就开始做这么一个东西，在当时还是非常前卫的，它对技术的要求也非常高。而人脸识别技术在那个时候识别率还远没有现在这么理想。比如说我们上面布置的这些灯光，对识别率影响都非常大。但好在当时我的博士生导师李子青教授有一项全球的发明专利，就是我们采用了近红外的人脸识别技术来解决光线对识别影响的问题。近红外它是什么原理呢？就是说我在普通的摄像机旁边加装了一圈肉眼不可见的近红外的发光二极管，另外我还有一个专门接收红外信号的摄像头，所以我在进行识别的时候，这个发光二极管把近红外光线打到人的面部上，面部反射的光线被这个红外摄像头接收。这个摄像头还有一个特点：它加装了一个可见光的滤片，就是我们平常人眼看见的那些光线它是全部过滤掉的。我们大家可以直观地感受一下。这张图是我在不同的光线下拍到的，有侧光，有底部打上来的，也有头顶打的，这些都会对人脸识别的性能造成非常大的影响。下面一张图，你可以看到不论你上面这个环境光怎么变化，它底下那个近红外的图像都非常稳定。在这之后，我们在2008年又做了一件非常重要的事情，就是把人脸识别技术运用到了奥运当中，这是国际上第一次将人脸识别技术用到奥运安保当中，所以这在当时也是一件非常轰动的事情。这个系统当时遇到了什么问题呢？我们可以看到这个系统是装在奥运的安保大棚里面，这是一个半室外的比较开放的环境，半室外就是说很容易受到太阳光照的影响。奥运开闭幕式观众入场的时候一般是下午2、3点钟，而那个时候正好是太阳下山的时候。安装在西边的一些安检大棚里面的设备，太阳光直射，正好照着这个摄像头，人眼压根就看不清这个人脸，更别说计算机了。可能大家会问，你刚才不是提了一个近红外的人脸识别技术吗，是不是可以用到这里面解决这个光线的影响的问题？但很不幸，我们近红外的原理是它把不是近红外的那些可见光给过滤掉了，只保留了近红外在里边；但是太阳光是一个全光谱的波段，它里面也有近红外的成分，所以在这个环境里面，你即使用了近红外，还是受光线的影响，有太阳光的直射、偏光或者侧光的影响。所以那个技术用在这也没什么用。当时我们是研发了一个光照预处理的技术。大家可以看到，左边的三张图是我们采到的原始的图像，它可能是有过暗的，也有侧光的。右边这三张图就是我们用算法处理后的三张人脸。用这个人脸去系统里面进行人脸识别的时候，它就可以去除光照对人脸的影响，提高人脸的识别率。可以这么说，经过几万年的进化，我们的人脑其实是一个非常高效的处理图像信号的结构。有些神经科学家通过解剖人的大脑研究它的机理，发现我们人从视网膜接触到外界的图像信号开始，大概会经过六层的传递就能得出一个结论。比如说识别出来你是一辆车，或者是你是一个人，或者识别出来你是张三还是李四。深度学习这个多层的神经网络其实在上世纪六七十年代也已经提出来，有人就想这么干过。那为什么之前不行呢？是因为之前数据太少，根本就优化不出来这个模型。现在大家知道，大数据时代尤其是人脸图像很容易搜集，可能在座的各位都对现在的人脸识别算法有贡献——你每天都在QQ空间上面上传一些图片，对吧；支付宝时不时地还让你上传一张头像。再加上现在GPU技术的发展，高性能计算速度很快。按照以前的CPU，优化一个模型可能需要几十年或者是几百年，这显然是不可接受的；现在有了GPU技术之后，大概我只需要几个小时或者是几天时间就可以完成一次算法的迭代。这些都促进了人脸识别技术在这几年的飞速发展。举一个例子，它发展到什么程度呢，大家知道我们现在人脸识别很大的一个应用是人证合一的一个比对。比如我们进火车站现在实行实名制，我可以把你现场的照片拍一下，跟你身份证里面的这张照片比一下，看看你是不是同一个人。大家其实很早就想做这件事情，以前的算法在这种程度上面识别率非常低，大概只有50%。但是人脸识别技术现在发展得非常快，大家都没想到我可以用里面那么小的一张照片跟你现场的照片来进行比对，来进行一个人证合一的查验。现在这个技术用于深度学习，它的人证合一的查验准确率大概都已经达到了90%～95%以上。其实说到这里，大家可能会想到另外一个问题，这个其实就是人脸识别应用系统的一个安全性的问题。这是在加拿大某个机场，左边那个小伙戴了个人皮面具，伪装成了右边那个老头，成功地骗过了机场的人脸识别系统。只能说它当时那个人脸识别系统没有活体检测的功能，戴个面具什么的就能伪装成别人骗过这个系统。我们知道手机安卓4.0之后都有一个人脸检测的功能。很多人立马就去试：我拍一张手机机主的照片放在另外一个手机前面这样晃一下，诶，这个手机也解锁了，那你这个人脸解锁也没什么用处。一般这种喜欢攻击的能想到的都是这三个媒介：最简单的，打印一张照片或者是我手机上呈现别人，用某人的照片去进行攻击；或者是我放一段视频；又或者是高级一点的，可能成本高一点的就做一个仿真的面具戴上，模仿别人在前面进行攻击。其实这个问题提出来之后，大家也能很直观地想到，你不就是要看一看面前那张是照片是不是真人吗？一个直接的想法就是我发一些指令让你做一做动作，比如说让你眨个眼、张个嘴、摇个头，计算机判断你究竟做了没有，要是做了那肯定是个真人，要是不做的话那可能是一张照片。大家觉得这个方法还挺好，我们其实在去年也开发了这么一个系统来进行防伪。但是很不幸，这个技术被攻破得非常快。这个今年大家可能在网上也都看到过的：斯坦福大学发明了一个技术，它可以把某一个人的表情移植到另外一个人上面，就是说我有一段视频，我做一些动作，视频里面那个人也在做相应的动作，所以刚才我说的让他眨个眼、摇个头、张个嘴都没用。我们在2009年的时候其实就参加了欧盟的一个项目，就是做人脸防伪技术的。左边是这么一个原型系统，右边就是我们采用了三个光谱、分别在400纳米、850纳米和可见光频段下对某个人拍一下照片，分析一下这个照片跟真人有什么区别。这三张照片我都是真人拍摄的，通过实验会发现，你要是拿一张照片或者是拿个手机放在这些多光谱下面，它就是白茫茫的一片，连人脸都拍摄不到。因为它这个材质表面反射率不太一样嘛，所以这个技术我们可以用来判断在摄像机前面的你究竟是个真人还是假的，照片、视频、面具都可以防。我们前面提到招行，它不是想在它全国的ATM机上都应用人脸识别技术吗？那你肯定要加入活体检测的这么一个技术，要不然我拿着别人的照片一晃，把别人账号的钱也都给取了。我们就是利用了这个技术。招行总行想象力还挺丰富的，它搞了六十多种攻击方式，各种面具，各种把眼睛嘴巴挖掉贴在人脸上进行攻击，我们是唯一一个防住了它所有攻击的一个单位。这个是去年我们开发的应用在深圳海关进行抓水客的这么一个系统。它之前有一些水客的资料，比如说有个几千名或者是上万名的水客的资料，我就架了摄像头监控来来往往的过关的人群，如果发现有水客就进行报警。一次水客进行报警，让后面的执法部门进行人工的处理。这个系统跟前面讲的这些系统，它的难点应该就是说我库里面注册了一千多个人，首先我这个人数多了它可能出错的概率就大，另外一个就是我们之前讲的，都是身份认证，1:1的，用户是想让自己过的，他会尽量配合，你让他抬头他就抬头，你让他把墨镜摘了他就摘了，你让他把帽子摘了他也摘了，力图都是通过。但这个不一样了，没人提示他们需要干这些事情，因为这些过关的人压根就不知道这个摄像头架在哪里。所以有个很大的问题就是他的姿态变化非常大。姿态也是影响人脸识别率的一个非常大的因素。所以在这个系统里面，我们当时就开发了一个对人脸进行姿态校正的技术。它的原理是什么呢？就比如说我有一张侧面的人脸，我可以用一个三维的模型去不断地拟合他这个人脸的形状。当拟合完成之后，因为我是三维模型嘛，所以我可以对他随意地进行校正，随意地旋转，我最终可以得到一张正面的人脸。比如上面几张图是原始图像，他的表情也非常夸张，经过我们这个技术处理之后呢，人脸也转正了，嘴巴该闭的也闭上了，所以用下面一行去进行识别的时候，我们的识别率就能够得到极大的提升。总结一下，这个人脸识别，我们研究了那么多年究竟在研究什么？它的究竟难点在哪里？首先我们看这个照片。我们通过研究发现，识别你需要的这些信息大部分都集中在你的双眼上。像中间这张照片，这个人要是戴了一个墨镜，那其实就把最重要的识别信息给遮挡住了。那他跟最左边图片比的时候，很有可能相似度就非常低。右边这张照片戴了个围巾，至少把三分之一的人脸给遮挡没了，那它来识别的时候呢，识别率也会受到非常大的影响。其次有一个问题是年龄变化。我们知道随着年龄的变化人的容貌是会发生改变的，在实际应用中可能你可以通过不断地更新照片来解决，比如说过五六年我就让你来重新注册一下。在识别算法上这还是一个难点的问题。第三是整容。很多人问我去韩国整过容回来之后你还能认出来吗？其实现在的算法对这些微整容是没什么问题的，还是能够识别出来，但你别整得太过分，你本来是张三都整成李四了那肯定是认不出来了。第四是刚才说的姿态。我正面人脸的时候你能认得我，那我侧面你还认不认得？这个识别率就会非常低。还有就是比如说光照。我这光照不均匀，比如说在监控下面，我这人像本来就模糊，我也看不清你的身份。还有一些生理上的。比如说双胞胎，双胞胎你分不分？你是识别成同一个人还是不同人？学术界有一派的观点就是说双胞胎这个身份识别你就不能用人脸识别技术来解决，因为他俩本来就长得很像嘛。要是某个系统你把双胞胎成功地分出来，那我怀疑你这个系统是有问题的——那么像的两个人你都非要把他分成不同的人。再比如说一些亲属关系就长得很像的，那你怎么办，你能不能正确地识别出来？等于说这些都是我们人脸识别需要克服、需要解决的问题。那下面这一张图其实是我们从事人脸识别行业的很多人最终的一个目的：就是说我在广场上，密密麻麻地围着那么多的人，我能通过人脸识别技术把每一个人的人脸都能够捕捉出来，不论他姿态多少，是否有被遮挡，我都能识别出来他的身份。如果到了这种程度，我觉得人脸识别技术可能才算是真正的成熟了。当然了，现在我们这个人脸识别技术每时每刻都在发展，每天它都在进步。人脸识别的应用也是在各行各业中越来越广泛。比如说对金融，我去银行开户你可以身份认证；比如说社会公共安全，安防或者反恐的一些应用里面；对我们的生活方式都会带来很大的便捷性和安全性。我们现在出门，带个手机有个支付宝有个微信支付可能就可以了。也许不久的将来，我们连手机都不用带了，你就带着这张人脸就可以了。最后这是《碟中谍》中的某个片段。大家可以看到，这个其实是他用了人脸识别的技术，在川流不息的人群里面找到一个特定的人。我相信用不了多久，这个场景就会出现在我们真实的生活当中。作者：雷震，中科院自动化研究所高级工程师，首发于公众号一席（ID：yixiclub），国刊已获得首发方一席转投稿授权。
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面部识别不是系统支持不就行了，为什么只有个别的手机才有呢？
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面部识别软件是主要的，硬件次要，只要算法足够精确，硬件次一点也能实现面部识别。如果需要高精度的面部识别，就需要配合高端的硬件，还需要利用3D人脸识别技术。一般情况下面部识别算法+前置摄像头就能实现，但不够安全。
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面部识别可以通过软件实现。但是，光靠摄像头容易出现辨别不够精确，光线要求高等情况。而现在部分手机增加辅助设备，实现对脸部骨骼和形态的双识别，同时不以摄像头图像作为判断，而是扫描立体图形作为判断，使得光线要求可以减小。
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本帖最后由 问答小助手 于
15:50 编辑
因为小米note3的前置摄像头的硬件配置比较高，再加上软件的面部识别算法，就能够完成人脸识别，人脸解锁。然而大部分小米手机前置摄像头的硬件，可能没有达到人脸识别的要求，导致识别度不是特别高，所以目前还没有在其他小米手机上运用，后续提高识别算法和后，说不定大部分小米手机都能够使用呢~
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这是一个自定义头衔
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本帖最后由 问答小助手 于
15:33 编辑
这个是要分情况的，如果只是简单的人脸识别，那么手机只要拥有前置摄像头即可支持，比如支付宝QQ安全中心的登录认证采用的就是类似的方案，但是这种方案有很大的局限性，比如首先其识别精度准确率不是很高，而且如果在暗光等环境下也无法正常识别
目前比较高级的人脸识别是通过人工智能ai识别技术以及在手机上安装红外摄像头等方法，提高人脸识别的准确度，安全性，以及扩大人脸识别的使用范围，这种方案是需要单独的硬件支持的
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本帖最后由 问答小助手 于
15:34 编辑
因为面部识别关乎安全性，需要硬件+软件算法共同完成。如果只看算法，不看硬件，识别是可以的，安全性则会大打折扣，这是我们不希望看到的。
有的米粉可能会拿支付宝举例子，支付宝可以刷脸登录，基于大数据，因为支付宝刷脸登录只有是自己经常使用的手机才可以，如果换了新手机，第一次登录是不可以刷脸的，必须要输入密码，有时候还要验证手机。
小米的面部识别是系统级别，不是应用级别。所以安全性要求更高。
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本帖最后由 问答小助手 于
15:34 编辑
首先，面部识别是要基于硬件的，因为如果硬件不支持，软件是没有办法进行适配的。
现在像应用使用面部解锁这样的技术，对硬件要求不高，甚至只需要前置摄像头来工作，然后通过应用后台数据库识别，但是这样的安全性不高，真正基于系统层面的面部识别，面部解锁是要软硬件联合动作的，像夜间识别就需要红外传感器进行夜间的识别，不然是完成不了的。
小米永远做米粉心中最酷的公司。
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本帖最后由
20:54 编辑
面部识别自然是需要软硬件都达到一定的标准才可以。
硬件方面：①首先前置摄像头，不像指纹可以放到前面和后面，而且指纹的前后至今也备受争议。②摄像头像素，普通自拍等可以通过后期调光弥补，但是识别就没有办法了，像素支持的精准越高自然越好。③摄像头夜视，难免在晚上或者灯光昏暗的地方解锁，太模糊也不可以。
软件方面：自然软件需要做的有很多，不然硬件发挥不了正常的功能。目前开玩笑的化妆卸妆等解锁就是一个例子。数据采集整理、信息汇总、云端或者本地识别校验、系统解锁等都需要各种高新科技。
之前miui9更新后，部分用户发现了设置内部的“添加面部数据”功能，至今也只是一个接口，会不会增加相应的功能，哪些机型可以使用，目前也不得而知。至少可以在软件方面可能会有面部识别。
经验18376 米
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本帖最后由 问答小助手 于
15:35 编辑
高级精准的人脸识别确实是需要硬件支持的。
例如苹果刚刚发布的iPhone x，它就是硬件支持且经过了高精度的识别，让人们只能使用录入到手机里面的面部来进行识别。这样的好处就是：安全性高，无论长得再怎么相似或者使用照片来解锁，可以解锁开的可能性十分小。
当然，也不偏要硬件支持，可以通过系统来实现。但这样的只能算是比较简单且不是特别安全的面部识别。
人不可能无所不知，如果我的回答有什么不对的地方欢迎私信指正我。
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本帖最后由 问答小助手 于
15:51 编辑
很显然不是必须要硬件支持的。
举个例子，我们普通的智能手机也是可以面部识别的，例如我们现在的支付宝软件早就有人脸识别了，还有一些银行类的app也可以人脸识别登录的。
那么为什么最近新发布的小米note3和iphonex那么高调的宣扬人脸识别解锁呢？因为他们的面部识别是通过红外+摄影头+算法得到的结果，对面部轮廓识别更加精准、速度也较快，而之前提到的如支付宝仅仅是通过摄影头加图片算法得到的结果，没有红外捕捉立体的面部轮廓，有识别速度慢、精准度不高等缺点。
所以，硬件不是必须的，但增加硬件可以大大提高面部识别精准度和速度！
经验15170 米
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本帖最后由 问答小助手 于
15:52 编辑
普通的面部识别需要前置摄像头就可以实现，android在4.x上搭载了自己的面部识别，不过呢难用的一逼，所以其他厂商就弃用了android原生的面部识别
小米的note3是使用了其他公司的算法（该公司是支付宝面部识别的支持厂商）
而像iPhone X 的这种它的前置摄像头支持3D面部，这样子识别更准确和更安全
经验4129 米
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本帖最后由 问答小助手 于
15:36 编辑
面部识别不仅需要系统支持，还需要一定的硬件标准！
基本的面部识别每一个手机都能够支持，手机前置摄像头加上系统的算法优化就能做到，现在的联通、电信、支付宝实名制也是面部识别！但是这种面部识别有识别时间长，识别不准确的情况存在！如果不在意这些，系统优化的面部识别也是可以使用的！
而基于硬件的面部识别识别速度基本能达到秒开，无需等待！同时也不用太注意识别时的姿势等，更加安全可靠！
总的来说，只看系统优化的面部识别也能用，但是很多用户都会不习惯！而硬件级的面部识别就更加方便！
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MIUI X,不一样的体验高度。
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本帖最后由 i博博 于
15:37 编辑
必定要有手机硬件的支持，首先就要有摄像头（说来可笑，但是事实），
支付宝支持面部识别登陆，也可以看出，面部识别不用内嵌到系统中的一种功能应用。一定程度是要看面部识别的程序算法是否足够优秀，能够分辨真脸或者照片。
经验23093 米
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首先呢，硬件有要求，但是要求不大。Android6就有面部识别功能，但是阉割了。主要是算法问题，目前可以放心的是，大多数机型都可以使用面部识别功能（工程师确认会后续推送），小米商城机型详情页也加入了关于面部识别的功能。
Screenshot_-15-41-47-869_com.xiaomi.shop.png (349.52 KB, 下载次数: 0)
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MIUI版本7.11.9
本帖最后由 问答小助手 于
22:14 编辑
现阶段手机上的面部识别如果既想获得较高的安全性，又要获得不错的解锁速度，就得需要硬件和软件方面的全方位支持。而具备这样实力的厂商并不多。
在非全面屏时代，电容式指纹识别技术已经十分成熟，将识别模组放在屏幕的下侧也基本实现了普及。而使用手机在现在以及未来的很长一段时间内都不离开手，这就让指纹识别拥有极大的便利性。
& & 而面部/虹膜识别都需要让摄像系统拍摄到特定的识别位置，这就需要让使用环境拥有充足的光线。而指纹识别则没有这个限定，所以说，在非全面屏时代时，面部识别功能可以说是比较鸡肋的，因为它没有替代指纹识别的优势。
但全面屏时代的开启却让情况发生了转变。现在行业内两个词汇出现的概率很高，一个是全面屏，一个是人工智能AI。前者将传统的正面指纹识别挤到了背面，后者则致力于解放双手。传统的正面指纹识别显然已经不适合时代的发展，而显示区域的屏幕下指纹识别暂时还没有量产，在这个传统指纹与新指纹技术之前的空档期，识别迅速并且限制较小的面部识别则成了最佳的替代方案。
（如侵删）
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本帖最后由 问答小助手 于
22:15 编辑
硬件支持是必须的，其次是算法。
小米在MIUI5的时候就有人脸解锁的功能，但是当时的人脸解锁安全性不高，而且解锁速度慢。现在Note3的面部识别从名字上就能听出来了比MIUI5的人脸解锁高大上。面部识别的学名是3D人脸识别技术，是基于硬件的，是根据3D技术还原出几万个点，在这几万个点之间通过算法形成一段数值，机器再用这段数值去互相比较其相似度。
所以，不光是算法，硬件也是非常重要的。
经验9993 米
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MIUI 吃货组
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本帖最后由 问答小助手 于
22:15 编辑
主要其实是一个软件支持的问题。一般其实只要有摄像头就可以的了，可能识别准确度不高，长得像的也可以解开罢了。
MIUI系统攻城狮目前已经确定后续大部分机型将会加入面部识别功能，大家可以期待一下。如果希望尽早使用此功能，欢迎购买小米Note3！
解答，只是为了延续曾经被帮助过的感动
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本帖最后由 问答小助手 于
22:15 编辑
说道面部识别，软件和硬件，都是需要的。首先硬件是肯定至少需要一个前置摄像头的。如果没有红外和其他硬件也可以使用。只是精确度可能会降低。如果你的前置摄像头够清晰以及算法够准确是不需要红外和其他硬件，就能做到比较高的精准度。比如支付宝面部人脸识别登录。就是算法很好，不需要其他硬件。
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本帖最后由 问答小助手 于
11:42 编辑
硬件肯定重要啊，都重要的。举个例子，小米note3的cpu是骁龙660，你懂了吗？确实软件优化系统肯定会流畅，但是优化是有上限的，它的上限就在于他手机性能的最大突破点。所以，面部识别如果要高精确，光靠软件优化还是差了点。
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本帖最后由 问答小助手 于
18:28 编辑
不懂真的就别乱来好不好，真是的。敲黑板，画重点！记住了，人脸识别仅仅是一套算法，甚至一张静态图片都可以用作识别，当然为了安全起见都是需要活体捕抓动作检测。支付宝部分人脸识别功能与小米人脸识别功能的主要技术提供方都是同一家，市面上人脸识别产品已经很多了，不需要额外硬件支持。但是！类似于苹果Face ID 的基于红外扫描3D建模式识别，是需要额外硬件支持的，从识别效果而言，还不知道哪家的效果比较强，总体而言还是看识别算法的准确性。
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本帖最后由 问答小助手 于
00:14 编辑
本人见解如下:
1.面部识别，必须需要手机硬件的支持！【至少你得需要一个摄像头，可以把人脸拍清楚的摄像头。当然，这句话相当于没说，在现在的主流机型上面全部均有前置摄像头，而且拍照效果非常棒。】
2.其实之前就有很多手机支持人脸解锁并非个别手机厂家，但是经过一段时间的发展，很多厂家已经取消了这个功能。导致取消的原因个人认为可能有以下两点1.以之前的面部识别技术，识别率不高，不实用还不如屏幕/指纹锁来的方便，尤其是在某些特殊环境下，对光线的要求非常高！2.人脸解锁很不安全，记得之前在我的酷派手机上面做过测试，拿着我的照片就可以解锁【是指以前的面部识别技术。】
3.理论上来说，在硬件支持的情况下【是指可以正常拍摄照片的前置摄像头】，只需要一套成熟完整的面部识别解锁算法，就可以支持面部识别解锁了。
4.就目前来看，面部识别解锁功能是以后手机厂商流行的一个趋势，和一大卖点！比如在某些特定机型全面屏手机上，会有部分厂商采用这个方案！个人觉得以现在的技术水平，面部解锁方案并不是那么完善，这个功能可有可无！以上只是个人看法，毕竟马云的支付宝已经是支持人脸识别支付宝了，他们用来人脸识别支付的方案，一定比现有的手机识别方案成熟！金融支付用面部识别，并不是闹着玩的。以后这应该是一个流行的趋势，【据说小米的面部识别解锁方案和支付宝的面部识别技术是同一公司提供的。】
经验6954 米
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个别手机的系统适配，面部识别重点在软件方面的系统支持。
经验2768 米
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版本7.9.11
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更高端的话硬件也许需要支持3d扫描吧
但是，但是在光线充足情况下一般前置摄像头+面部识别算法就ok了
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硬件是其次吧！主要是软件要支援
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机型红米Note3 全网通
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需要有硬件支持的
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机型小米Note 移动4G/联通4G
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MIUI版本7.10.31
硬件，软件的都是耍流氓。就算算法再牛B没有硬件加密解密，那基本就告别了安全的范畴。
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MIUI版本7.10.10
我想知道这个面部识别的相同率要多少&&毕竟现在脸上长了不少痘。。
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MIUI版本7.7.6
有用的吗&&这个识别度怎么样&&
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