人们真的觉得小米MIX2和IPhone X 三星S8+能平分秋色吗
【人们真的觉得小米MIX2和IPhoneX三星S8+能平分秋色吗】这方面不善于发表，但既然邀请了我总要说些什么吧，个人偏向于苹果！▲■有人喜欢吃辣，有人喜欢吃甜有人喜欢绿色，有人喜欢红色有人喜欢大屏，有人喜欢小屏有人喜欢方的，有人喜欢圆的有人喜欢跟团，有人喜欢自驾萝卜白菜各有所爱但是为什么最近这么多人喜欢炸鱼，喜欢引战？
■仅从人脸识别这个功能来讲，苹果暂时处于领先地位：
作者：云从科技研究院.周翔
苹果发布新产品IphoneX之后，一项新的功能：人脸识别。
此功能一出，被众人津津乐道，评论众多。
而IphoneX的人脸识别FaceID，和我们目前市面上的普通的视频/图像人脸识别算法区别还是非常大，FaceID用到了人脸的三维信息来识别人脸。
要了解FaceID的人脸识别技术，让我们先来科普一下结构光技术与原理。
结构光硬件组成
1、结构光成像一般需要发射源，发射源一般是红外或者激光，发射出点阵或者栅格光源，投到物体表面。
2、结构光成像还需要接受器，接受器一般与发射源对应，能够获取发射源投在物体表面的光信息。
3、结构光成像，还需要一个硬件计算单元，把接收器接收到的信息处理成物体三维的点云信息。
结构光原理
发射源发射的均匀点阵/栅格投射到待测物表面后，由于物体的表面深度不一样，点阵/栅格会因为不同的深度形状产生空间形变和飞行时间差，被改变的结构光投影经摄像系统采集，传送至硬件计算单元分析计算后可得出被测物的三维面形数据。
空间相位形变和光脉冲飞行时间差是结构光最常用的两种方法：利用空间形变，获取结构光场的相位、光强等被待测物的高度调制后产生的变化,可以读取并计算这些性质的变化获取待测物的面形信息；利用飞行时间差，可以记录了光脉冲在空间的飞行时间,通过飞行时间计算待测物体的面形信息。以下用作者LeeMr的一篇结构光示例来跟大家简单说明：
1）第一步，编程让发射源产生正弦条纹图，因为后续要利用变形条纹图获取相位，而获取相位的算法也有多种，此处采用的是四步移相法，具体原理去查文献，不再累述。因此这里产生四幅相位差pi/2的条纹。然后将该四幅条纹分时投影到被测物（面具）上，采集到如下图左边边的图（当然也是四幅），同时要采集四幅参考面的条纹（未被调制，同样四幅）。
2）第二步，相位恢复。由采集到的四幅受调制条纹图计算出被调制相位，这里得到的相位图是截断相位图，因为四步移相算法得到的结果是由反正切函数计算所得，因而被限制在之间，也就是说每当其值超过该范围，其又会重新开始。得到的相位主值如下图所示：
3）上述二者相减得到相位差，该相位差则表征了被测物相对参考面的高度信息，再代入相位与高度转化公式，得到如下三维模型。
以上部分文字与图片转载来源：https://www.zhihu.com/question/54347759
FaceID技术原理
接下来，我们来了解IphoneX的FaceID技术是怎么实现的。首先我们来了解一下IphoneX齐刘海的硬件设计，包含了一个三维采集系统：
红外相机、泛光照明灯、环境光传感器和点阵投影器。
点阵投影器能在不同的光照条件下将3万多个肉眼不可见的光点投影在人的脸部，绘制出独一无二的面谱，由红外相机得到面部3D深度信息模型。再结合前置摄像头拍摄的可见光人脸，将人脸的纹理与人脸3D模型通过算法结合，得到真实的3D人脸图。
得到3D人脸图以后，自然是通过目前最实用的深度学习算法，学习三维人脸的特征，再进行人脸识别。精度自然比平面人脸的识别精度要高。
FaceID技术优势
1、三维人脸的深度信息，天然防止了平面的纸张、视频等人脸攻击手段；
2、由于其点阵投影器、泛光照明灯的特性，可以对其人脸肤色与其它材质有较好的区分性，防止了面具等攻击手段；
3、由于获取人脸三维信息主要依靠红外技术手段，对于室内环境引起的人脸光照变化基本不敏感，可以在室内任意光环境下使用；
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