二、认假率
认假率，即FAR（False Rejection Rate），也称为“误识率”。就是将错误的信息判断成正确的，最后通过了认证。这种指标在指纹识别上很难出现什么问题，因为你很难找到两个相近指纹的人，指纹的特征也没有规律，所以在指纹识别上，认假率高最有可能是和加密算法有关系。
指纹识别图像基本没有规律
而在面部识别上，这个认假率就有着很大的问题。最突出的问题就是双（多）胞胎导致的面容相仿的问题。前不久有人做过这个实验，将几对双胞胎中的一个人通过iPhoneX录入面部信息，然后让双胞胎中的另一位试图解锁。
从实际测试结果来看，这种情况的认假率高达近50%。更是有新闻爆出国内完全没有亲缘关系的两个人，仅仅因为长相相似，就可以解锁同一部iPhoneX。尽管iPhoneX上面的“面容ID”检测的特征点数远比人类观察面部时采集的特征多很多，但是在双胞胎，尤其是长相十分接近的同卵双胞胎面前，还是会败下阵来。
两个毫无血缘关系的人也可能打开同一部iPhone
很多人（包括笔者这种脸盲在内）都经常会区分不开两个双胞胎，而想要使算法并不足够成熟的神经网络芯片能够区分开双胞胎或者长相相近的两个人，都需要非常长的时间来进行算法上的进化。
不过值得高兴的是，随着面部识别由2D图像识别进化到3D景深识别，仅用照片或者视频就将手机解锁的情况将不复存在，这也是识别技术的进步带来的优势，也直接将面部识别的认假率提高了好几个等级。
面部识别应以3D信息为主
但是将面部识别的这种失误放在智能锁上，排除极个别双胞胎关系不好导致的问题。绝大多数的双胞胎都会欢迎自己的同胞兄弟走进家门。所以在成熟的3D景深面部识别面前，智能锁的认假率应该不是什么大的问题，毕竟认假率难点不在于被破解，而在于找到那个长得像的人。
真正大的问题是接下来要说的：识别动机。
