知乎上有个「韩国选美大赛，面部识别系统能够辨别吗」的问题，这个问题是面部识别的「终极问题」。不过，你还记得微软小冰能辨别图片美丑，还能吐槽的功能的新功能吗？（做图像识别技术的小伙伴说，小冰的技术属于卷积深度学习神经网络，能识别图像里的物体是什么种类的物体，而不能识别这个种类的个体是谁，两者的区别很大）其实微软发布的 Windows 10 系统应引入了许多新特性，其中比较受关注的是 Windows Hello，使用人脸识别作为密码访问账户，最强的是它可以区分出双胞胎的不同，并全数避免误识别（就算亲哥我也不让你用我的电脑！）

人脸识别的困难在于面部的相似性及易变性，由于个体之间的区别不大，人脸的结构相似，外观不稳定，不同角度、不同光照、不同遮蔽物等让人脸识别变得困难重重，是目前人工智能领域最困难的研究课题之一。

澳大利亚网站 The Australian 邀请了六对（五对女性，一对男性）来自墨尔本和悉尼的双胞胎参与了 Windows Hello 人脸识别能力的测试。被测试的双胞胎的其中之一要通过该设备进行 Windows10 账号注册（包括面部信息采样），然后双胞胎的另一方将通过直接「刷脸」的方式验证该系统的安全性。

面部识别作为 Windows Hello 的重点项目，错误识别率仅为 10 万分之 1，拒绝识别率为 2%-5% 之间。此项技术需要用三个摄像头，一个是嵌入显示器上的 Intel RealSense 摄像头，另外还包括一个普通摄像头和 3D 摄像头，检测图像，探测热量和深度检测，对人脸进行识别。

测试的中有一对双胞胎通过了，这样的结果意外吗？其实计算机进行人脸识别的方式有很多种，有 2D 和 3D 之分，现阶段主流的算法都是通过计算眼睛，鼻子，嘴角的大概二三十个锚点的相互的几何关系来生成每个人脸的特征，用这些特征来做识别。双胞胎的人脸特征之间的差异有的差异大，有的差异小，能不能分辨主要看相机的分辨率和算法的精度，并不保证每对双胞胎都能区分：假设用一个生物识别传感器是 98% 的话，就是 2% 的出错率，三个一起用，出错率是 2% 的三次方，就是百万分之 8，也会存在有一定几率失误（粗略的，实际用起来可靠率会比这个假设更高）

不过，Windows Hello 的目的并不是仅仅作为登陆这么简单，它将成为你的「微软护照」，作为统一的登陆程序登陆你的程序和网站，取代原始密码，这其中包括 Google、联想、三星和芯片制造商高通等都在积极加入，随着 RealSense 摄像头在市面上的普及，以及微软未来在软件应用、服务、网站等开启 Windows Hello 功能，刷脸时代说不定已经快来了。