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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。
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。
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。
