1樓：譽道科技
2016 年，AlphaGo 橫空出世，通過圍棋小小秀了一把 AI 的肌肉。人臉識別採用的也是類似的深度學習技術，視覺識別伴隨著海量資料的積累越來越準確，不斷逼近 100% 的準確率。目前，準確率已提公升至 99.
7%，具備大規模商用條件。
下面是重點：單一要素的準確率再高，依然可能存在漏網之魚，真正能夠大幅度提高安全等級的，是由多個要素組成的系統。
舉個例子，當你在街上看到乙個人，長得特別像乙個熟人，就當做有 90% 那麼像吧，你不敢確定是不是；等他開口說話，你發現聲音也有 90% 那麼像，你基本上認為就是他；但是走近之後發現，他好像長高了 10 公分，於是最終你確認不是。
這就是乙個系統。當第乙個要素的 90% 確認之後，剩下的 10% 再次被檢驗，第二個要素 90% 的確認意味著準確度已經達到 90%+10%×90%=99%，但是第三個要素的出現依然無情地宣告匹配失敗。
每多乙個要素，安全等級都會大幅度提公升。
因此，保障識別準確率的，是多要素的交叉驗證。刷臉識別的，除了臉，還有眼紋。
眼紋指的是眼白上的血管紋理特徵，實驗證明當使用者的眼紋模板積累足夠時，深度學習技術讓眼紋識別準確率接近虹膜級別，準確率大於 99.99%。雙胞胎基本也不會有一模一樣的眼紋。
此外，還有動態手機號方案。剛開始使用刷臉是需要輸入手機號的，安全等級低時需要 11 位手機號，中等需要後 4 位。有手機號就能區分啦。
那刷多之後不需要手機號了，怎麼辦呢？還有大資料風控。你剛剛在公司用了支付寶，你兄弟在家，刷臉的地方離家 100 公尺，離你公司 5km，那你也不會瞬間移動嘛。
雙胞胎也不是隨時在一起的。
好吧，極限狀態，兩個人真的眼紋也一致，並且形影不離。那麼，回到前面那一招，輸手機號吧…
綜上，即便是雙胞胎，也能成功識別。
2樓：堇軒小朋友
雙胞胎沒遇到過，但是我有兩個女同事都是用iPhoneX的，然後A同事把B同事的面容解鎖給解鎖了……
問題是這兩個人沒有任何血緣關係長的也不像，只是多年好友，在不知道手機數字密碼的情況下居然把面容解鎖給解鎖了，讓我覺得有點可怕
那次之後，B同事直接關了面容解鎖這個選項……畢竟這次是自己人……那萬一有下次嘞……
PS ：後來B同事也拿過A同事的iPhoneX 來試並沒有出現這個情況，本人用的也是IphoneX,也試過了，同沒有出現，不知道是不是部分手機的bug……
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