近年來智慧型手機搭載臉部辨識已成為各家大廠新產品發展方向，
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，蘋果（Apple）向來為智慧型手機產品規格與技術指標，
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，自2009年起積極研發，
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，2010年開始收購臉部辨識相關企業，
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，至2017年為止，
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，共收購七家與臉部辨識技術發展相關之公司，
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，顯示其對發展臉部辨識技術的企圖心。臉部辨識（Facial Recognition）的過程包括：透過影像擷取裝置擷取並輸入圖像；進行臉部偵測，
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，識別描繪臉部的圖像區域，
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，以確定人臉是否存在於圖像中；確認人臉存在後，則進一步的抽取臉部的特徵，並與資料庫中已知的人臉進行辨識比對，從而確認或識別輸入圖像中的個人身分。一般來說，在臉部偵測段即做到良好的圖像處理，可降低後續辨識動作的運算量，以及提高臉部特徵辨識度。而臉部特徵量抽取的品質，很大程度決定後續辨識的效果。以應用的角度來看，確認或識別他人身分的臉部辨識應用，稱為「身份認證」；除此之外，臉部辨識技術還可用以判斷臉部的各種屬性，如狀態、表情，乃至於情緒辨別，此稱為「屬性分析」。臉部辨識技術需要處理大量的圖像，計算量龐大，成為技術推廣的重要課題。近年電腦運算效能提升，包括雲端運算進展，改善運算上的課題。透過雲端運算，也可執行安全監控等需要處理大量圖像資訊的應用需求；在智慧型手機等智慧手持裝置上，執行如照片分類、個人身分認證等臉部辨識運算也變的更加可行。蘋果過去主要將臉部辨識技術應用在圖像中的人物辨識，包括：一、2009年在iPhoto推出的照片分類功能，iPhoto會辨識照片中的臉孔，再將辨識後認為是相同的臉孔進行歸類。二、2011年在iPhone 4S推出的臉部辨識拍照功能，主要是支援臉部辨識對焦，臉部偵測最多可達到10張臉。三、2013年iOS 7支援臉部（頭部）動作控制，可設定當iPhone偵測到右側或左側頭部晃動時，進行選定的操作選項，如點選、回主畫面等。四、2016年推出的iOS 10，開始在智慧手持裝置的本地端支援照片分類功能。五、2017年推出新的臉部辨識應用「Clips App」，透過臉部辨識技術與Photos App裡的照片進行比對，確認影片中的人物，並建議用戶將檔案傳送給影片中出現的人。蘋果在2009年後開始投入較多研發能量在臉部辨識技術開發，更早期的專利多是透過收購而來。自主研發的技術主要在臉部偵測（含圖像前處理）段，對於辨識方面的技術著墨不深。為加速臉部辨識技術商用化時程，2010年開始大舉採用併購策略以完善布局，併購技術涵蓋其所有臉部辨識技術缺口，至2017年在臉部辨識技術的布局已相當完整。首先，Polar Rose、RealFace的技術補足蘋果在辨識技術上的缺口，並提升臉部辨識技術最重要的精度及即時性。Polar Rose的3D臉部辨識技術、PrimeSense的3D圖像捕捉技術、再搭配LinX高精度的微型影像感測器，蘋果即掌握完整的3D臉部辨識技術開發能力。Perceptio、Turi人工智慧基礎技術將協助蘋果發展更高精度的臉部辨識技術，同時Perceptio讓智慧手持裝置具備運行人工智慧系統的能力，預期有助讓RealFace基於人工智慧開發出的臉部辨識技術，能導入蘋果智慧手持裝置蘋果的企圖是開發可搭載在智慧手持裝置上，基於人工智慧的3D臉部辨識應用。未來在產品開發上，臉部辨識技術將被用來強化智慧手持裝置的多媒體應用功能，藉此串聯手持裝置內的各App，簡化操作流程，使智慧手持裝置更加智慧化。同時透過臉部辨識技術來控制裝置或內容的使用權限等的應用，預期將很快出現在蘋果智慧手機中。而透過表情或情緒分析，讓裝置與用戶產生更多「情感交流」的應用，將是下一步開發重心之一。（作者是資策會MIC產業分析師）臉部辨識技術流程 圖／經濟日報提供 分享 facebook，