在今年iPhone X發布會上，我們看到了蘋果在智能手機上嘗試的一個全新功能——Face ID，它是以人臉識別為基礎的一個技術。不過發布會上，在進行Face ID解鎖時，卻發生了演示失敗未能解鎖的尷尬局面。這個尷尬自然地引出關于人臉識別“準確率”的思考，當我們在談論所謂的準確率時，其實討論的是誤識率和拒識率。

簡單來說，誤識率（FAR，false acceptance rate）指的是將其他人誤作指定人員的概率，也就是把“假的”當成“真的”；拒識率（False Reject Rate，FRR）：這是將指定人員誤作其它人員的概率，直白的說就是把“真的”當成“假的”。不僅如此，識別正取率（Identification Rate：確識別人次與參與識別的注冊人員總人次之比）、識別速度、注冊速度也是比較重要的指標。

在談及誤識率和拒識率方面，Xperi的大中華區業務發展高級總監Gary Huang在接受記者采訪時表示：“我們提供兩種產品，虹膜和人臉識別方案。我們的虹膜技術已經獲得專利保護，能給出很高的準確度：FAR 1／10000000 ，FRR不超過1％。而人臉識別是基于CNN的算法，提供很高的準確度。”

雖說識別率是技術高低判斷的一種手段，但就能表明技術相當成熟嗎？這其實并不能畫上等號，有業內人士表示，實驗室的理論數據和實際應用還是有很大差別的，比如很相似的雙胞胎、天氣光線、裁剪部位的不同，對識別都會產生一定的影響。

不過很多廠商都陷入了類似于99％準確率的刷分怪圈，在一個個高分爆出的同時，我們也不能忽視背后的索要面對的技術難點。

技術難點

在虹膜識別方面，Gary Huang認為有兩個技術上的挑戰。一個是如何在戶外條件下依舊保持良好的性能；還有就是如何避免通過照片和視頻實施的電子詐騙。

人臉識別方面，實現一種具有良好性能的神經網絡，并利用有限的資源有效地在移動端上運行是一個挑戰。

面對這些技術難點，Xperi的產品在反電子詐騙／活體檢測的能力上有所表現。不僅如此，在戶外環境下的反應速度、精度、安全上都有優異的發揮。因為技術上的自信，Gary Huang才在指紋識別成熟的現狀下表示：“我們認為人臉識別和虹膜識別更適應無邊界顯示屏。”

未來

市場研究公司IHS Markit的數據顯示，眼下智能手機和平板設備已經占到智能互聯設備市場60％的份額，而2008年時這一比例僅為17％。去年，智能手機保有量僅為40億臺， 但到2020年將增長至60億臺。

毫無疑問智能手機市場將會是生物識別主要進軍方向，在手機領域生物識別可以應用包括鎖定／解鎖、安全、支付／銀行交易過程。除了智能手機，在汽車（應用包括鎖定／解鎖，個性化和安全），AR ／ VR（應用包括個性化、內容付款過程），執法／邊境控制（安防應用程序）等。

在未來除了不同細分的領域，還有技術上的強化，Gary Huang表示：“移動端需要更方便和更快捷的安全解決方案。一種方法是使用深度地圖（軸數據）來增強人臉識別和虹膜識別。我們正在研究生成高信心的各種方法，去增強安全性和用戶體驗。在未來幾年，我們確實會看到新的生物識別技術應用于智能居家和企業環境。”

今年早些時候，《華爾街日報》發文稱：印度政府正在打造全球最大的公民生物識別數據庫，以供科技公司、醫療保健服務提供商和應用開發商使用。在“指紋支付‘安全’決定未來——暨指紋識別下一個風口‘印度’”論壇上，就有業內人士表示印度在生物識別的市場很大，非常值得重視。

Xperi顯然不想放過這塊肥肉，Gary Huang說道：“我們與OT－Morpho合作，開拓印度市場。我們共同的解決方案已經通過STQC認證（STQC是印度的政府機構）。”在這個追求性價比的國度，顯然會催生更大的競爭壓力。