小白今天不再随大流的一个劲的夸谁，想给大家说点儿新鲜的，没错，就是刷脸那档子事儿。

自从iPhoneX采用FaceID开始，越来越多的国产手机也用上了人脸解锁技术，只不过人脸解锁技术的品类有点儿多。

数得上手的有：小米MIX2S的AI人脸解锁，小米8的红外人脸识别技术，小米8探索版的3D结构光人脸识别，到最新的OPPOFindX的O-Face技术……

3D结构光

iPhone阵营

苹果首次在iPhoneX上采用了面部识别技术，这是一套强大、安全的验证系统，通过它可以进行设备解锁或支付。FaceID得以实现主要依赖于苹果的原深感摄像头系统，这个系统主要包括红外镜头、泛光感应元件、点阵投影器等几项技术，通过实时协作对脸部的精细深度图识别。

其中，点阵投影器通过将30000多个肉眼不可见的光点投影在人的脸部，绘制成独一无二的面谱；红外镜头则读取点阵图案，捕捉它的红外图像，然后将数据发送至A11仿生这款芯片中的安全隔区，以确认是否匹配；泛感光元件加持，通过借助不可见的红外光线，实现黑暗中也可以顺利刷脸。

原深感摄像头系统加持下，动画表情的功能被大家玩的更多些。

总的来说，苹果FaceID解锁的安全系数还是较高的，30000多个光点投影，形成的面谱比较精密准确。虽然刚推出的时候传出过不少异脸解锁成功的事件，但相似的面孔那么多，还是不能全让苹果背锅的。

安卓阵营

1，这里就要以小米8探索版为例了。其3D结构光的工作原理与苹果的FaceID大同小异，主要由红外相机、泛光照明元件、点阵投影器等组成的3D结构光系统运行。

不同的是小米8探索版的点阵投射器投放了33000个红外点去构建3D人脸模型。看上去是不是比苹果要腻害？然鹅，尽管投射点多，但在数据采集和3D建模方面还是达不到苹果FaceID的精确级别。

不同于iPhoneX的散斑结构光方案，小米8探索版FaceID采用了基于Mask（掩膜）的编码结构光，该技术由以色列MantisVision公司自主研发。MantisVision采用基于掩膜的编码结构光，通过创新的专利编码技术，获取深度信息。散斑结构光的方式是打出30000个离散分布的红外点阵进行深度探测，而MantisVision采用编码方式，面部呈现出了规律性的几何编码图形，如此可以快速匹配特征点，减少3D信息计算量，降低结构光算法功耗。另外，配合相机的高帧率，还可以实现3D内容的实时动态捕捉。

FaceID3D结构光技术与其他基于2D信息的认证技术不同，人脸3D深度信息更安全更私密，这项技术承载的是将真实世界数字化，从而产生一些与传统二维成像完全不同的应用场景，未来在诸多领域拥有广泛的应用空间。

2，OPPOFindX的O-Face技术。主要是由IR补光灯、IR摄像头、点阵投影器等3D结构光系统实现。其可以投出来1.5万个物理点，高达30万的分辨率目前在软件端能实现精度达到正负0.6毫米，因此安全等级上完全可以做到百万分之一的支付精度，相对于目前指纹识别大约5万分之一的精度有极大的优越性。因此，OPPOFindX也顺利成为第一款支持支付宝刷脸支付的Android手机。

天啦噜，它家也有OmojiQ版表情，看来3D结构光的功能主要还是用来玩的……

红外人脸识别

小米8等

红外人脸识别解锁相对于3D结构光来说，还停留在2D层面。红外人脸识别的工作原理是通过红外投射后，记住人脸的一些关键点，构建2D人脸模型，这种识别只需几个关键点核对无误就可解开，相比3D结构光的上万个阵点，安全系数低太多。

AI人脸解锁

相信大家对AI并不陌生，AI就是人工通过模拟人的意识、思维。通过像人那样去思考，来进行信息识别和记忆。所以AI人脸解锁是通过数以亿计次的计算算法来熟悉并记住人的脸部特征，详细记录手机使用者的日常行为习惯来分析你是不是手机的主人。

那么，如果你们对于这几种人脸识别还有什么想要说的，不妨在评论区留言给小白一起讨论吧！