生物识别与理解技术是什么，ID能比指纹识别更安全？
苹果iPhone X已经发布了一段时间，与之前最大的变化除了全面屏外，还有取代指纹识别的Face ID。虽说此前三星等其他厂商也有面部识别，但他们大多都被一张照片“轻松打败‘’，而苹果宣称他们的Face ID安全性高于指纹识别，他们人脸识别是基于“结构光”和“深度相机”技术。那到底什么是结构光？什么又是深度相机？苹果的Face ID为什么就能提供更高的安全性呢？秘密都在iPhone X的“刘海”里。
Face ID的工作主要依赖于手机处理器和这五个元器件，泛光照射器（Flood illuminator）、接近感测器（Proximity sensor）、环境光度感测器（Ambient light sensor）、测绘点投射器（Dot projector）、红外线镜头（Infrared camera）。拿起手机解锁只是一瞬间的事，但是背后却需要复杂的软硬件配合。
首先是最基本的判断，当接近感测器感应到有效距离范围内有物体时，首先启动泛光照射器，发射出普通红外光，由红外线相机接收了这些红外影像后传输至手机处理器进行初步判断，当判断结果为脸部后，就需要更精确的脸部信息。
要采集更精确的脸部信息，这时就需要引入结构光。所谓结构光，就是经过处理后有特殊图形的光，如同阳光透过百叶窗后照射在物体上，会形成不同程度的扭曲。测绘点投射器会将大约30000个经过编码的“结构光”红外线点投影向人脸，红外线镜头接收到这些被扭曲的图形后，通过扭曲程度的不同，就能计算出距离信息，获得精确的人脸深度信息。
最后，将精确的脸部信息再次传回手机处理器，与加密存储在安全隔区中的面谱数据进行比对，就能确定是否本人了。整个人脸识别的过程均在红外线下进行，所以这也就是为什么弱光环境对Face ID识别的准确率和速度影响不大。
当然，许多手机都已加入了人脸识别功能，与iPhone X不同的是，一些手机的人脸识别只是对人脸平面特征点进行比对，所以仅用一张照片或其他虚假信息就能轻松骗过，即使像国产的Vivo X20，搭载了DualPixel带有3D景深识别的前置摄像头，仍然在识别效率及精度上受到限制，无法做到像Face ID一样30000个点的扫描比对，在实际使用的安全性上仍然不如iPhone X。
而更多厂商在人脸识别领域才刚刚起步，小米和OPPO将会和奇景光电、高通、信利光电合作开发3D感应解决方案，华为也正在与舜宇光学科技合作，为其高端机开发相关的3D传感器解决方案。且不说到时候实际效果如何，这些厂商最快也要到明年二季度才能对人脸识别方案开始量产，而用户要能用上这些手机可能还要等上更多时间，所以说，目前Face ID在人脸识别领域领先了安卓阵营起码一年时间。
事实上，iPhone X基于结构光技术的深度相机方案在科技界并不是什么新鲜事物，苹果也并非完全靠一己之力来完成Face ID。在过去7年内，苹果陆续收购了不少在3D传感技术、结构光方案、3D扫描领域的优秀企业，特别在2013年收购了以色列公司PrimeSense后，苹果在3D扫描、深度照相等技术上有了突飞猛进。2005年成立的PrimeSense拥有结构光技术，能生产相关传感器和芯片，在2010年被微软指定为Natal项目的合作伙伴，参与了Kinect的设计，对比当时PS3 Move需要手柄的配合，Kinect无需任何配件，仅靠识别肢体动作就能进行交互，使用的也是基于结构光的深度相机技术，而随着PrimeSense与微软终止合作，Kinect如今也已经停产了。
微软Kinect虽然技术早就有了，但iPhone X把它运用到手机上，可以说是前无古人的创举。要在保证识别精度、速度的前提下，将如此多的传感器、发射器集中到如此狭窄的空间里，苹果的工业设计实力可见一斑。对比第一代Kinect尺寸，iPhone X的“刘海”面积几乎可以忽略不计。而苹果自主研发的A11神经网络芯片在保证30000个红外点的比对速度和精度方面也起了至关重要的作用。可以说，整个Face ID系统的精巧、高效和低能耗再次证明了苹果在科技界的领先地位。
当然，Face ID也并非十全十美。苹果宣称Face ID的出错率仅为百万分之一的，比起指纹解锁五万分之一的出错率，准确率提高了20倍，但国外媒体的测试中已经有了同卵双胞胎成功骗过Face ID的案例。
更值得注意的是，包括指纹、人脸、虹膜在内的各种生物识别技术还是有着它们无法克服的“先天缺陷”，无论准确率如何提高，一旦被攻破，结果是不可逆的，与随时可以更改的密码相比，你确定你要换脸换手换眼睛吗？
人脸识别识别的是脸型还是瞳距？
人脸识别是基于瞳孔的虹膜识别，摄像机采集2D模式，通过比较特征点实现人脸识别。人脸识别系统主要包括四个部分，即人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别是一种基于面部特征信息的生物识别技术。一系列相关技术，通常被称为人像识别和人脸识别，用于用摄像机采集包含人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行人脸识别。工业互联网和人工智能有什么关系？
工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。概括来说，它包括智能机器、高级分析、工作人员三个要素。而将这些元素融合起来，将为企业与经济体提供新的机遇。
而时下最火热的人工智能，和工业互联网有着深刻的渊源与联系。工业互联网的高级计算、分析、感应技术都需要人工智能的广泛参与。人工智能贯穿于工业的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。
那么工业互联网与人工智能的具体区别又在哪里呢？
工业互联网
1、建立工业互联网工厂内网，采用工业以太网、工业PON、工业无线、IPv6等技术，实现生产装备、传感器、控制系统与管理系统等的互联。实现数据的采集、流转和处理；利用IPv6、工业物联网等技术，实现与工厂内、外网的互联互通，支持内、外网业务协同。
2、采用各类标识技术自动识别零部件、在制品、工序、产品等对象，在仓储、生产过程中实现自动信息采集与处理，通过与国家工业互联网标识解析系统对接，实现对产品全生命周期管理。
3、实现工厂管理软件之间的横向互联，实现数据流动、转换和互认。
4、在工厂内部建设工业互联网平台，或利用公众网络上的工业互联网平台，实现数据的集成、分析和挖掘，支撑智能化生产、个性化定制、网络化协同、服务化延伸等应用。
5、通过部署和应用工业防火墙、安全监测审计、入侵检测等安全技术措施，实现对工业互联网安全风险的防范、监测和响应，保障工业系统的安全运行。
人工智能
1、关键制造装备采用人工智能技术，通过嵌入计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、智能语音处理、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等技术，实现制造装备的自感知、自学习、自适应、自控制。
2、结合行业特点，基于大数据分析技术，应用机器学习、知识发现与知识工程以及跨媒体智能等方法，在产品质量改进与缺陷检测、生产工艺过程优化、设备健康管理、故障预测与诊断等关键环节具备人工智能特征。
3、目标产品采用智能感知、模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术，实现复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等方面性能和智能化水平的显著提高。
4、人工智能技术已在产品开发、制造过程等产品全生命周期过程中实际运用，实现对制造过程优化，技术方案和应用模式等具有可复制性、可推广性。
经济学常识告诉我们，低效能的生产模式必然会被高效率的淘汰，就如同手工作坊在工业4.0后被机器工厂替代，马车被汽车替代一样。而人工智能也是现代技术发展到一定阶段的产物，核心背后是机器学习、云计算、大数据的繁荣。这样说来，人工智能的大规模应用也许只不过是一场顺势而为的技术变革。
支付宝生物支付什么意思？
支付宝生物支付是指平台利用人体生物识别技术，来精准识别个人的信息，以确认是否是本人在操作你的账号，是一种更便利的确认本人信息的方法。
例如现在应用比较广的指纹识别和人脸识别技术，可以便捷精准的识别个人信息，给客户带来便捷的生活体验。
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