虎年新年前，果粉們迎來了春節禮物：新冠時代無數蘋果用戶呼籲良久的“戴口罩也能用Face ID刷臉”的功能，終於被包括在iOS 15.4的更新里啦。蘋果在iOS 15.4的更新中，引入了戴口罩也能使用Face ID的功能。按照各種用戶體驗圖，系統提示中將會說“iPhone可以識別眼部周圍區域的特徵”但不戴口罩更精確。

戴口罩也能用蘋果的Face ID刷臉認證了

新冠大流行席捲全球，“戴口罩出門”成為常態，對許多智能手機用戶來說，利用生物特徵解鎖或“Face ID解鎖”變成一大挑戰，因為口罩一旦遮住臉部特徵，辨識成功率勢必下降。

過去有很多網友分享，多輸幾次密碼，可以訓練Face ID，讓它記住主人戴口罩的樣貌。但這麼搞至少要花1周到幾個月時間，試錯從幾十到上千次，才能增加臉部辨識的些微成功率。

2020年iOS 13.5更新後，iPhone會檢測到試圖戴口罩使用Face ID的用戶，並立刻提示用戶輸入密碼。

2021年iOS 14.5和watchOS 7.4發布後，蘋果增加了戴口罩用戶戴Apple Watch時解鎖iPhone的功能，這樣可以不再需要輸入密碼來代替。

然而，雖然”用Apple Watch解鎖”允許用戶在戴口罩時解鎖他們的設備，但其他依賴Face ID的功能如Apple Pay和應用內認證卻無法工作。

現在，當升級至iOS 15.4後，用戶可以直接在Face ID設定中發現新的口罩選項，點擊開啟後，戴著口罩的用戶重新“掃臉”設定一次Face ID，重新錄入一遍面部數據即可。

若用戶平常戴眼鏡，也有“添加眼鏡”的選項，協助用戶戴著眼鏡和口罩時能更準確地解鎖Face ID。用戶可以稍後添加眼鏡信息。蘋果公司允許每台手機註冊最多四副眼鏡。現在還可以在戴著口罩時驗證Apple Pay交易。

據已體驗者稱，目前來看，解鎖速度不受影響。

儘管如此，蘋果在設置應用程序中警告說，戴著口罩使用Face ID的安全性較低，生物識別系統在使用全臉識別時仍然”最準確”。要讓帶口罩的Face ID發揮作用，必須看著設備才能讓它解鎖，而且戴著墨鏡時，它不能發揮作用。

舊蘋果設備沒法用的原因：芯片還是傳感器？

此項功能，現在僅限iPhone 12及更高版本的iPhone用戶使用，iPad Pro用戶也不能用。

按蘋果的說法，為了讓Face ID在用戶戴口罩時也能起作用，他們開發了新的算法，經過訓練可以識別眼睛區域周圍的區域來解鎖用戶的設備。這些新算法新功能得依托“TrueDepth攝像頭系統的相關改進”。

這個語焉不詳的官方解釋讓果粉網站與科技媒體要么束口不言、要么猜測紛紛。

現有的最合理猜測集中於兩種：要么是新功能必須基於iPhone 12及以上的新芯片，要么就必須基於2021年TrueDepth系統光學器件的新專利。

有關芯片的猜測，Reddit的果粉板塊上，有人說得很有道理：“如果全臉掃描識別需要使用一定量的時間、算力等處理資源，然後處理部分臉部掃描識別的還是同等量資源的話，那麼算法必定要在識別全臉掃描時忽略的小細節上投入更多算力。”

如此辦法自然會對芯片性能有下限要求。而且這有前例：2021年iOS 15推出時，就有多種新功能至少需要手機配備A12芯片。

考慮到先例，“口罩版Face ID”只能用於iPhone 12及以上，很可能是因為改進後的面部識別算法至少要用到蘋果A14與A15仿生芯片的性能與算力，而這兩款芯片正好是專屬於iPhone 12、13，iPad Air第4代與mini第6代的。

還有人從蘋果官方解釋的字面去理解：要依賴TrueDepth系統的改進，那應該是攝像頭、激光衍射系統這些組件上的新動作。

別說，TrueDepth系統還真有過最近才有的專利改進。

2021年1月蘋果放風開搞、2021年美國專利局公佈的TrueDepth系統新專利，號稱能改善Face ID的3D構圖功能，將用於現有產品與未來的智能眼鏡、混合現實（MR）頭套等產品。

具體而言，專利裡的新技術著重改善一種弊端：垂直腔面發射激光器(VCSEL)的過量發熱與散熱不均，降低給定供能下的激光輻射質量。

蘋果的新專利重新配置了光電子器件的結構，通過改變發射器散焦陣列、光學元件、散熱結構等器件佈局，既提高了激光散焦衍射的功效，又提高了散熱功能、降低了熱輻射干擾。

Face ID如何起效？

2017年，蘋果Face ID技術初現時，工作原理就已被詳解過：

先用泛光感應組件照亮用戶的臉部，獲取2D紅外照片。

紅外激光生成器射出激光束，通過點陣投影器進行衍射，獲得必需的散斑圖案。2017年的iPhone X就能投射3萬個此類光點。

這些散斑有高度隨機性，還會隨著距離差異來變換圖案。只要在空間內打上這樣的結構光，相當於空間已經被細分、每個區域都做了標記。

只要測繪對象進入此空間，用紅外鏡頭把空間的散斑圖案記錄下來，與之前2D紅外照片的基準標定進行對比計算，就能獲取到當前物體每個細點與手機的具體景深距離，從而獲取物體的形狀信息、構建出3D精確模型。

將紅外圖像和3D模型發送到處理器中，由AI生成數學表達式，與之前註冊的面容數據比對後，就會得出識別結果。

此技術帶來了在當時無與倫比的含有效信息的圖像分辨率，而且能以提高光點數目、創建更精細的3D面部模型提高安全性。

這些計算量在當時必須要用蘋果A11芯片的神經生物引擎，通過神經網絡技術來進行機器學習和算法優化。才能做到隨用戶使用更新內部存儲的面部識別數據、讓識別基準與用戶本人面部變化基本同步等等功能。

時移世易，三五年間，當時的尖端技術就落伍到鞋底泥一樣，跑不動新功能了。更慘的是，即使到現在，小編還是買不起iPhone……