三维人脸识别的五大挑战

1.姿态的变化
比如苹果人脸解锁，人的双目需要紧盯着它的屏幕，否则就无法解锁；此外，如果人的身体有后仰或者张嘴大笑，也无法解锁，不过如果你经常笑，它可以自动学习进行解锁。
2.离线学习能力
iPhoneX如此大的出货量，仍旧保持超高体验的三维人脸识别率，可见其背后的离线学习能力之强大。像国内业内知名的人脸识别公司，他们的算法纵使厉害，但在如此大规模的实际场景中，它们的三维人脸可以脱离GPU或TPU，实现多大规模的高效离线计算呢？目前他们还没有这么大的用户量去考验。
3.误解率
苹果号称有百万分之一的误解率，国内好几家也达到这个级别。目前没有足够的数据支撑它达到这么高，相关的原理也没有公开过。
4.算力
芯片的能力，具备结构化的分布式算法模型计算能力，要求基素、要素及特征模型分布式协调并行计算能力，既有分布式又有交互计算的运算框架，这个要求很高，对芯片的多框架计算能力设计非常严谨和苛刻。
5.di一次注册效率
di一次的注册用时非常关键，注册时需要很强的少样本带自标注的自学习能力。