蘋果官方文件 揭露 Face ID 如何學習更準確辨別你樣子

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iPhone X 支援的 Face ID 能透過機械學習,就算你的樣子有所變化 Face ID 也能學習辨別,從而辨別你的新樣子,但是 Face ID 只是辨認臉孔的功能,背後有什麼技術和操作,可以令 Face ID 可以學習辨識你的樣子變化?

iPhone X 內置的 A11 Bionic 處理器支援 CoreML 框架以及 Neural Engine 方便機器學習,然而要讓 Face ID 更準確辨識樣子,還需要一件事情,就是不停利用 Face ID 解鎖,不論是成功和失敗,Face ID 也會從解鎖中學習。蘋果官方文件指,Face ID 會因應用戶解鎖擴充以「數學表現」形式儲存臉孔數據,當你成功解鎖臉孔,Face ID 可能會使用新的「數學表現」形式儲存數據,並取代舊的數據。

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如果 Face ID 辨識失敗,但臉孔的數據一定程度符合,而且你會即時輸入密碼解鎖,Face ID 會自動擷取臉孔並以新的「數學表現」形式擴充 Face ID 數據。同樣地這種以「數學表現」形式儲存新的 Face ID 數據,會在一定次數成功解鎖之後移除,然後以再次擴充的 Face ID 數據取代。

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以這種形式擴充的 Face ID 數據,會令 Face ID 能夠適應不同時間臉孔的變化,例如頭髮生長和化妝,最小化錯誤。這樣,Face ID 可以從錯誤(或正確)中學習,更準確辨別你的樣子。

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