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随着佩戴口罩成为了在面对新型冠状病毒疫情期间做好防护的重要措施，但由于口罩遮挡住了面部，不少iPhone用户也遭遇了手机无法进行面部识别的烦恼，继而又出现了不少如何让iPhone学会认识戴口罩后机主面容的“偏方”。
“戴口罩”与面部解锁发生冲突
当下的绝大多数智能手机均提供了面部解锁功能，然而由于目前疫情的严峻形势，迫不得已出门在外的话戴上口罩是必须的。在这样的使用条件下，对于像iPhone这样的只支持人脸识别的机型来说，就面临着重大的使用问题，手机无法识别佩戴面罩的用户，造成手机无法成功解锁，因为从iPhone X开始取消了Touch ID功能，使得用户不得不只能以手动输入密码的方式来解锁。
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之所以采用3D人脸识别的iPhone在用户佩戴口罩后难以解锁的原因就在于，Face ID识别安全性相当高，可以瞬间通过3万个点来感知用户面部特征，以此来保证所识别的人脸不能被相片、相关仿制品所欺骗。而一些2D人脸识别方案的机型可以识别的人脸特征点仅为128个，所以使用一张照片就能骗过验证。
一些用户即便佩戴口罩，智能手机也能识别成功完成解锁。大体而言主要原因有三，其一是一些用户使用的是一些Android机型，没有采用3D人脸识别技术，安全性较低，以往即便采用一张照片也能进行解锁；其二是部分用户使用iPhone时口罩佩戴地并不标准，比如露出了鼻子，通过神经网络的学习能力，也有一定几率解锁成功；其三，部分iPhone用户的手机确实能辨识出佩戴口罩情况下的机主，不过目前成功的用户较低。
而针对网络上传言说的可以在佩戴口罩的情况下，在iPhone设置中再添加一个戴着口罩情况下的Face ID的方法，其实是谣传，当用户佩戴口罩进行Face ID录入时，便会被系统提示露出全部面容，也就是说在佩戴口罩的情况下根本无法录入成功。
手机能否学习识别戴口罩的你
之所以被一些用户认为iPhone也许可能通过自我学习能力来识别佩戴口罩的机主，就在于iPhone在手机芯片中内置有神经网络引擎，例如目前最新的A13芯片中的神经网络引擎拥有8个核心，速度最高可提升20%，同时还新增了两个新的机器学习加速器，能以最高达过去六倍的速度执行矩阵数学运算。
也就是说，如果iPhone用户在某一天突然佩戴了眼镜，手机在首次识别可能会失败，要求用户输入密码来解锁，随后机器则学习了用户的面容变化，当用户下一次开启手机后，便可以实现面部解锁。
所以目前网络上便有说法称，只要在佩戴口罩的情况下，使用iPhone解锁，输入密码50次便可让机器成功学习机主佩戴口罩的面容，整个过程中需要用户佩戴相同的口罩。不过，不少人尝试输入50次、甚至100次后发现，手机还是无法识别佩戴口罩后的机主面容。不过也有个别用户发现，自己的iPhone可以学会识别其佩戴口罩后的模样。
据分析，出现这种状况的原因可能由于每个人的脸部面积不同，造成口罩遮挡的范围也不同，一旦识别的区域达到一个有效面积，便有可能识别成功。以往的案例显示，如果用户佩戴墨镜同样会触发iPhone的Face ID机器学习机制，而墨镜镜片的大小也决定了学习的次数。但学习完成后，如果用户再佩戴墨镜，却没有佩戴帽子的情况下基本都能识别，而一旦佩戴遮挡了额头的帽子则要求输入密码的几率较大，同时也不会继续学习既带帽子又戴墨镜的机主面容。这也间接解释了上文中提到了部分用户发现尽管戴了口罩，但露出鼻子可以大大提高识别成功率的现象。
最终不难发现，出于安全的原因手机有着默认的有效面部识别面积，才能收集到足够数量比例的识别点，如果想让iPhone学会认识佩戴口罩的机主，成功的几率很小。
如何让解锁快一点
所以，与其对着iPhone无脑的输上50遍、甚至100遍密码，暂时还不如采取曲线救国的方式让手机的解锁快一点。
为了安全起见，开机密码还是需要，但如果你以往选择的是字母与数字的组合，或者还加入了大小写、特殊字符，那么出门在外打开手机如果每次都输密码显然效率很低，所以不妨换成纯数字密码。
另外，在唤醒屏幕上划后，直接点按下屏幕上的“Face ID”文字，手机会直接进入密码输入界面，可以省去不少无用的识别时间。
而在微信、支付宝两大常用支付应用中，可以在设置中暂时关闭“脸部支付”功能，使用中直接输入支付密码进行付款。无需等待两次面部识别失败后再输入支付密码。
此外，如果十分不能接受佩戴口罩后只能输入密码解锁的不便。家中如果有旧款iPhone 8、iPhone 7等拥有Touch ID的机型，如果为了外出方便也不妨先临时使用，由于有iCloud的存在，设备间的完整互通、迁移也并不成问题。
或者暂时使用Android手机，毕竟目前绝大多数Android手机已经基本放弃了在3D人脸识别上的跟进，转而采用屏下指纹识别的解决方案。同时也拥有面部解锁功能，尽管2D人脸识别并不安全，但不少用户证实确实可以完成对佩戴口罩的机主的识别。 |
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发表于 2020-2-4 20:18:02
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