人脸识别系统是从面部图像或视频帧里取瞳孔中心、眼角、口角、鼻翼等若干位点的尺寸、位置坐标、间距，眼窝、鼻子、下巴的轮廓等信息，有时结合使用皮肤纹理分析与热成像，形成面部纹理与形状模式的数据，拿去比对库存的资料。
即使是现在的高分辨率人脸图像、三维人脸扫描，作为生物识别技术，人脸识别的精度还是低于虹膜识别与指纹识别，其卖点是非接触性与非侵入性。大片脸被遮挡导致位点过少时会难以匹配出唯一结果（不过热成像可以越过眼镜、帽子、太阳镜之类），长相过于酷似的人会无法区分（同卵双胞胎的人脸识别一般都会需要虹膜扫描数据），使用特技化妆用的硅胶头套可以伪装成他人，还有特别的化妆方法可以导致识别失败。手机没有条件使用高级扫描设备，识别能力较弱，遮挡局部即可造成匹配失败，所以会出现这样的情况。
我们知道，Face ID 通过 iPhone 前置的原深感镜头来映射用户的面部几何结构，从而进行解锁。
Face ID 会通过机器学习能力自动适应你的外观变化，比如头发会越长越长，化了妆，戴了眼镜，都可以精准识别。如果你的外观出现了更为显著的变化（如剃掉了络腮胡），iPhone 会先让你输入解锁密码，然后更新你的面部数据。根据这个原理，我们可以尝试“训练”你的 iPhone 来重新认识你。戴上口罩，先尝试解锁。面部匹配失败后，不要慌，输入密码。多次重复以上步骤，你就会发现，iPhone 认识戴口罩的你了。
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