애플의 페이스북은 일찌감치 사용자의 외관 변화에 따라 심도 있는 학습과 시뮬레이션을 할 수 있었다. 안경을 쓰고 화장을 하고 수염을 길렀다고 해도 자율 학습을 통해 이미지를 점진적으로 시뮬레이션할 수 있어 다음 식별에서 더 빠르고 정확해질 수 있다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 안경명언)

마스크를 착용하는 것과 같은 큰 외관 변화는 아이폰이 당신을 처음 알아보지 못할 수도 있고 비밀번호를 입력해야 할 수도 있습니다.

수십 번 또는 수백 번 연속 FaceID 잠금 해제에 실패하면 암호 잠금 해제가 성공하면 아이폰은 사용자의 새로운 생김새를 기록하기 위해 당신의 생김새를 천천히 배워서 당신의 생김새를 다시 기억하고 당신이 가면을 쓴 것을 식별할 것이다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 자기관리명언)

확장 데이터

FaceID 는 얼굴 인식 과정에서 아이폰에 탑재된 거대한 감지 장치와 적외선 카메라, 거리 센서, 주변광 센서 등의 장비가 필요합니다. 애플이 제출한 특허에 따르면, FaceID 의 감정 단계에 대한 대략적인 과정은 다음과 같다.

얼굴 인식 과정에서 아이폰은 모든 센서를 동시에 호출하여 얼굴 정보를 얻습니다. 3D 센서는 눈구멍 윤곽, 턱, 코, 피부 무늬, 심지어 피부의 반점 등을 인식합니다.

적외선 센서는 어두운 환경에서 식별을 담당합니다. 센서와 미들웨어를 통해 장치는 주변의 3 차원 환경을 감지하고 얼굴 인식을 실현할 수 있으며, 이는 FaceID 와 관련된 핵심 기술 중 하나입니다.