讓機器學習研究公司告訴你　Apple 的 Face ID 到底強在哪裡？

　　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？

　　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。