讓機器學習研究公司告訴你 Apple 的 Face ID 到底強在哪裡?

Face ID

  今年的 Apple 發表會之後,就如同傳統一樣,會受到各方的讚揚、批評以及惡搞。而這次 Apple 在 iPhone X 上利用 Face ID 取代了指紋辨識,也常被拿來譏諷說:「臉部辨識早就有了。」事實上也沒錯,臉部辨識屬於電腦視覺科技中最古老的技術之一,那 Apple 的 Face ID 到底又有什麼過人之處呢?

Face ID

  機器學習研究公司 AndPlus 最近發表了一篇文章,表示 Apple 的 Face ID 之所以引人注目,是因為他們只利用最少程度的資源消耗,就成功將即時機器學習/電腦視覺演算法帶入行動裝置之中。

  AndPlus 表示要建造機器學習科技是很困難的,不僅僅是運算效能和數據量都遠遠不夠,好在運算效能可以被日漸成長的科技所完善,像是 A11 Bionic 晶片就有著令人無法置信的效能,Apple 甚至還加入了「神經網路引擎」來提供人工智慧。

  那麼有著快速的 CPU 表現、GPU 加速運算再加上神經網路引擎,耗電量想必很可觀?結果並非如此,Apple 不但保持了和使用 Touch ID 差不多的耗電量,更增加了兩小時的電池續航力。

  接著就要談談數據量的問題了,這算是打造此項科技最大的瓶頸。為了訓練神經網路,必須要提供極大量的數據來讓電腦可以自行學習,而 Apple 則利用幾乎無限的資源來解決這項問題。他們收集了來自全世界的人物照片,利用數以百萬計的圖像來訓練神經網路,讓它可以辨別每個人的人臉結構。

  所以整體來說,Apple 的神經網路對於人類臉部有著非常龐大的資訊量,可以用來學習辨識你的臉龐,並將這項數據提供給神經網路,讓它可以認證使用者。整個過程不但快速更不耗電。最棒的是這些生物資料都只會存留在你的裝置上,提供絕對的隱私安全。

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