一位生物识别技术领域公司的产品经理告诉记者，“如今，活体检测取代了静态的图片识别，红外光作为人脸特征的采集手段弥补了可见光识别的不足，真人面具、照片、手机视频都不能‘蒙混过关’。”

　　而且，这位产品经理说，今天人们面对人脸扫描仪，不再需要“摇头晃脑”跟机器“互动”来保证录入信息的真实。

　　目前，人脸关键点检测技术可以精确定位面部的关键区位，甚至可以做到支持一定程度遮挡以及多角度人脸，这便准确率大幅度提升。

　　即便如此，双胞胎识别、整容易容前后的识别仍然是人脸识别的技术瓶颈所在。对此，李子青告诉记者，虹膜识别或许成为解决这个难题的突破口之一。

　　与人脸形态在人不同生命阶段所展示出来的不确定性不同，虹膜具有高度的确定性和唯一性，它从胎儿发育到肉体死亡，整个过程中始终保持其形态的确定性和与其他个体的差异性。虹膜的这种属性早就受到生物识别技术专家的重视。作为非接触类生物识别的重要内容，虹膜识别同样不需要眼睛与设备的直接接触，更加方面、快捷，虹膜与人脸的双重认证为脸部识别“上了双保险”。

　　不过，人类的平均虹膜直径为12mm，中国人的平均虹膜直径更小。较小的外露面积造成了虹膜特征信息收集的难度。李子青说，“此外，中国人虹膜色彩的丰富性也远远低于西方人，这也是虹膜识别面临的问题之一。”

　　随着技术的进一步发展，虹膜识别有了专用的红外摄像头和专用红外灯，这让识别更具可行性。

　　除了识别扫描射线升级之外，机器学习和算法本身的迭代也是解决信度难题的重要方面。林元庆表示，数据、算法、产品是一个正循环，数据的迭代和算法的演进促进更好的产品产生，而更好的产品又反作用于数据和算法的进一步精进。

　　“事实上，百度人脸识别技术的突破与近年来算法上的大量投入密不可分。”林元庆说，“百度进入人脸识别行业，走的是技术路线”。