什麼是人臉辨識？深度解析人臉辨識技術原理、功能、優點及應用 【2026】

近年來，人臉辨識相關應用已蓬勃發展。除了每天都會用到的手機解鎖外，辦公室或工廠廠區門禁、大樓公寓的電子鎖，甚至是零售、金融客戶體驗優化等，也都是人臉辨識的常見應用。本篇文章我們將為您深度探討人臉辨識的原理、如何在各式應用場景與邊緣裝置中進行優化、相關的技術細節說明，以及各式深具潛力的人臉辨識應用。

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1. 什麼是人臉辨識?

人臉辨識（或臉部辨識，Facial Recognition），是生物辨識技術的一種，人臉辨識原理係以電腦視覺技術將人臉影像轉換並擷取人臉特徵值，再與事先登錄於資料庫中的特徵值比對，若兩特徵值相似度高於預先設定的閾值時，則辨識為同一人。人臉辨識系統應用通常分為 1:1 與 1:N 兩種：驗證是否為本人持有證件（1:1），或從資料庫中找出目標人物的身分（1:N）。近年來，新世代的人臉辨識多採用深度神經網路（DNN, Deep Neural Network），大幅提升了辨識準確率，對於人臉的各種變化也有更高的適應性，即便臉部有部分被遮蔽，也能準確辨識。這些進步讓人臉辨識技術能在更多場景中落地使用。

2. 人臉辨識原理以及運作流程

人臉偵測

人臉偵測為人臉辨識的第一步驟。透過深度學習與電腦視覺演算法，系統能將畫面有包含人臉的區域精準框選出來。同時，也可以標示出眼睛、鼻子、嘴巴等關鍵五官位置，作為人臉比對與身分辨識的基礎。

FaceMe 的人臉偵測技術，即使畫面中只出現部分人臉，也能精準地框出人臉位置。而且，它能在5 毫秒內快速偵測同一畫面中的多張人臉，偵測效率非常高。

人臉特徵值擷取

在人臉辨識流程中，特徵值擷取由另一深度神經網路模型（簡稱：AI 模型）負責。這個模型會將已框列出的人臉區域，轉換為一個高維空間中的向量數值，也就是所謂的「人臉特徵值」。因其為向量的特性，故可由計算兩向量之間的距離來得到兩個特徵值之間的相似度。此 AI 模型的任務就是將屬於同一人的特徵值，於空間值域中盡可能納入靠近的空間中，而不屬同一人的人臉則需要盡量區隔開來。AI 模型訓練過程中，透過極大量的訓練資料（千萬以上等級），還有 AI 模型中的超大數量的參數數量（數億乃至數十億以上），以及特徵值的極高向量維度（1024 以上維度），讓 AI 模型得以於訓練過程中，自行學習如何準確的分析人臉部的特徵，藉以將人臉分類、分布於超高維度的空間之中。整體訓練流程往往需要數百至數千個 GPU 小時，並反覆進行模型參數與訓練設定的調整與最佳化，是一項極具挑戰性的任務。

比對與搜尋

在完成特徵值擷取後，人臉辨識的下一步是比對與搜尋。經由計算兩個特徵值的相似度，並將該相似度與預先定義的閾值比較後，則可判定兩張人臉是否屬於同一人。在金融eKYC 的應用情境中，「人證比對」是指比對證件上的人臉與鏡頭前的人臉是否屬於同一人，藉此完成身分驗證流程，屬於 1:1 人臉比對的一種典型應用。

若將畫面中出現的人臉特徵值，與資料庫中預先登錄的多筆人臉特徵值進行搜尋比對，則為 1:N 人臉辨識，常見於門禁與與差勤系統的應用。除了傳統逐一比對的作法外，FaceMe 還提供快速搜尋演算法，可大幅減少比對次數，提升辨識速度。

此外，比對與搜尋只需使用特徵值運算，無須儲存原始人臉影像於該系統資料庫，可以降低個資外洩的風險。FaceMe 也會進一步以AES-256 演算法將人臉特徵值加密，亦可搭配硬體安全模組（HSM）加密，進一步強化資料的安全性與隱私保護。

2.1 更多人臉辨識相關技術

人臉辨識技術除了常見的人臉偵測及身分比對外，亦包含了活體辨識（Liveness Detection）、深偽偵測、口罩偵測等多種技術。

活體辨識防偽

常見的人臉辨識冒用方式，包含使用人臉照片或影片進行身分冒用，因此活體辨識防偽對於人臉辨識應用至關重要。

什麼是活體辨識? 活體辨識是指透過電腦視覺演算法，判斷鏡頭前的被辨識者是否為真實的人臉；包括面具、翻拍畫面或螢幕播放影像，都會被視為「非真人」，而被演算法阻擋下來，進而有效降低用戶身分遭冒用的風險。

活體辨識可依據所使用的相機模組不同，分為以下幾種類型：

使用 2D 相機進行活體辨識

2D 相機（如：webcam 或一般手機前鏡頭）可透過互動或非互動方式進行活體辨識，互動方式係透過頭部指令（如：點頭、搖頭）或臉部表情（如：眨眼、張嘴）進行活體判別。而非互動方式係透過深度學習演算法，分析鏡頭前的人臉影像，藉光影變化、鏡頭移動時的幾何變化、皮下特徵、臉部細微動作等，進行真偽判別。因 2D 活體辨識不需要特殊的相機模組，導入成本低、容易普及，且可直接在手機上完成，非常適合eKYC 驗證用戶身份的使用情境。

FaceMe 人臉辨識引擎在活體檢測方面表現卓越。在 2021 年，FaceMe 就已通過 iBeta 根據 ISO/IEC 30107-3 標準進行的 PAD（Presentation Attack Detection，活體冒用攻擊）測試，獲得 Level 1 認證；隨後在 2022 年，更升級取得 iBeta PAD Level 2 認證。到了 2023 年，FaceMe 在美國國家標準與技術研究所（NIST）的人臉分析技術評估（FATE，Face Analysis Technology Evaluation）的活體冒用攻擊檢測（PAD）中表現卓越，並且在以影片為輸入的便利性測試類別中，從全球 82 個人臉辨識演算法中脫穎而出，取得全球排名第一的佳績。

使用 3D 景深相機進行活體辨識

當使用 3D 景深相機時，演算法可分析鏡頭前的人臉影像與深度圖資訊，進而阻擋大部分的平面式攻擊，如：列印之人臉相片或透過螢幕播放人臉影片等。因此，3D 活體辨識相較 2D 活體辨識，更快速、直覺。然而，3D 相機所需成本也較高。FaceMe 可支援的 3D 景深相機包括：RealSense™、iPad 及 iPhone 上的 3D 結構光相機、奇景光電（Himax）等方案。

以iPhone 的 Face ID 為例，其人臉辨識結合3D 結構光與紅外線相機，對人臉的深度圖與紅外線相機（IR）模組進行採樣，再利用 Apple的人臉辨識演算法與活體辨識演算法，來辨識鏡頭前的人是否為本人，而非照片、影片或 3D 面具。

使用 IR+RGB 相機模組進行活體辨識

IR+RGB 相機模組目前普遍應用於人臉辨識門禁系統、差勤設備，而微軟的 Windows Hello 人臉辨識也採用了同樣的技術。IR+RGB 相機模組指的是一個包含兩個光學鏡頭的相機組件，其中一個鏡頭接收可見光（RGB），另一個接收紅外線（IR）。藉由紙張、手機與平板在紅外線影像中與真實人臉呈現出的差異，演算法能有效偵測並阻擋以照片或影片進行的攻擊。相較於 3D 景深相機，IR+RGB 相機成本更低，卻能提供接近 3D 景深的辨識速度與準確度，因此被廣泛採用於各類人臉辨識設備。

深偽（Deepfake）偵測

深偽技術（Deepfake）是一種利用生成式 AI 技術偽造聲音或影像的手法，偽造出目標人物未曾說過的話、動作或表情等，藉以進行欺騙或造假。若被利用在 eKYC 或系統登入的應用情境中，可能被用來冒充特定人物，進而繞過身分驗證機制，造成身分冒用與資安風險。

當駭客使用深偽攻擊時，若使用螢幕播放深偽產生的影片或即時視訊，FaceMe 的防偽偵測，不論是用 2D、3D、或 IR+RGB 相機的防偽機制，均能夠成功阻擋。然而，若駭客將深偽結合相機訊號植入式攻擊，將得以繞過一般的活體檢測防偽機制。此時就需要搭配 FaceMe 全新推出的深偽偵測功能，藉此阻擋駭客使用深偽技術所進行的各種冒用攻擊，確保 eKYC、登入、交易等流程的資訊安全。

戴口罩與護具的人臉辨識

在特定場景中，工作人員必須配戴口罩或護具，這會造成人臉辨識系統的困難，因為部分臉部資訊被遮蔽。

支援戴口罩或護具之人臉辨識系統，無須要求人員拿下口罩或護具，就能快速完成身分驗證，且同步提升門禁安全管理的效率。FaceMe 支援在口罩配戴下，仍能精準辨識出人員身分，正確辨識率高達 98.21%。

日本豐田汽車（Toyota）為了加強車輛檢驗的品質，於其車輛檢驗系統導入人臉辨識技術，操作人員在配戴護目鏡、頭盔、口罩等護具的情況下，仍能透過刷臉快速完成身分驗證，進而提供車輛品管服務給客戶。

2.2 人臉辨識的精準度

人臉辨識的準確度指標可由低的誤拒率（FNMR, False Non-match Rate）及極低的誤認率（FMR, False Match Rate）來比較。誤認率（FMR）表示將人物誤認為他人，而誤拒率（FNMR）代表無法比對出兩張屬於同一個人的臉孔。

3 大影響人臉辨識精準度的因素包含：

1. 人臉辨識引擎能力：人臉辨識引擎的能力來自於研發該引擎廠商的技術力，其中又包含 AI 模型架構設計，訓練資料量的多寡，訓練資料的多元性（合理涵蓋多種族、性別、年齡、人臉角度、光線、臉部遮蔽等等）、訓練過程的參數調校等等。
2. 影像畫質：影像畫質包含相機解析度（如: 720p）、快門速度、對焦能力及成像品質（如噪點雜訊）等。
3. 人臉拍攝條件：拍攝條件包含人臉大小、人臉受光條件（如：沒有背光、過曝）、人臉角度（如轉動小於 50 度的正臉）、人臉是否被部分遮蔽（如配戴口罩、墨鏡）等等。

其中第一點人臉辨識引擎的能力是最至關重要的，如何評估不同辨識引擎之間的能力，則需要嚴謹的測試方法與大量的測試資料，以美國國家標準暨技術研究院（NIST, National Institution of Standards and Technology）的人臉辨識技術評估（FRTE, Face Recognition Technology Evaluation）為例，該機構透過一套標準化指標、執行環境以及 API 規格等，評比各種人臉辨識演算法。NIST FRTE 資料集涵蓋各種人臉影像類型，並且資料量級在各類型均高達百萬等級。

FaceMe 於全球知名 NIST FRTE 1:1 和 1:N 測試中均名列前茅， 在 VISA-Border 1:1 照片測試中，於百萬分之一誤認率下達到 99.83%之正確辨識率。智慧型手機上的 Face ID 提供約 96% 辨識率與百萬分之一誤認率，Windows 系統的 Windows Hello 則為 95% 辨識率與十萬分之一的誤認率，可知 FaceMe 提供的是更精準、更可靠的人臉辨識演算法。

3. 人臉辨識的優點有哪些?

人臉辨識的優點很多，其中最關鍵的五項為：

1. 辨識準確度高：新世代人臉辨識引擎的辨識準確度已遠超過人眼，FaceMe 誤認率低於百萬分之一
2. 辨識速度快：可於 0.5 秒內快速完成人臉身分驗證
3. 零接觸特性：相比其他認證方式，使用更方便，也更衛生安全
4. 提升資訊安全：透過整合 IP Camera 與門禁系統，嚴禁控管人員進出，保障企業財產與人員安全。人臉辨識更可強化雙因子驗證（2FA, Two-Factor Authentication）系統登入應用，防止駭客入侵
5. 應用層面廣泛：舉凡安控、金融、零售、辦公室、醫療、公部門等場景皆可靈活運用

您可進一步了解其他人臉辨識優缺點。

4. 為什麼邊緣裝置更適合導入人臉辨識?

人臉辨識系統的建置類型可分為「雲端人臉辨識服務」（如：AWS）、「地端人臉辨識系統」及「邊緣裝置人臉辨識」三大類。各類型都各有其優勢。邊緣裝置人臉辨識透過軟體形式建置於邊緣裝置上，因無需等待人臉影像上傳至雲端的時間，可以提供即時的人臉偵測及辨識，於辨識率上也有極佳表現。基於邊緣裝置的人臉辨識應用，人臉偵測、特徵值擷取，甚至人臉比對的過程都是使用邊緣裝置上的運算能力。因此與雲端人臉辨識相比，少了資料上傳與比對結果回傳的步驟，辨識時間遠小於雲端人臉辨識，通常只需要在幾微秒間即可完成。iPhone 的人臉辨識 Face ID，就是完全基於邊緣裝置運算與比對，因此可以確保良好的使用者體驗。也可以省下伺服器的建置費用。

近年來，AI 邊緣裝置的運算能力大幅提升，讓人臉辨識的應用可以實現在各式應用場景中，如：智慧門鎖、行動裝置、收銀機（POS, Point-of-sales）、互動式資訊站（KIOSK）及電子看板等。

訊連科技的 FaceMe AI 人臉辨識引擎即是一款專為邊緣裝置開發的人臉辨識 SDK（Software Development Kit），可彈性整合在各式邊緣運算裝置上，並可廣泛支援各式晶片及作業系統，在全球知名的 NIST FRTE 人臉辨識技術評估報告中表現亮眼。FaceMe 可彈性建置於各式物聯網應用場景中，提供安全、可靠、高辨識率的人臉辨識方案。

5. 如何將人臉辨識引擎建置於邊緣裝置上?

要將人臉辨識應用建置於邊緣裝置上，有幾項需要考量的因素，以下分別以硬體運算平台（晶片與GPU、NUC等）、作業系統、與 AI 模型的議題介紹：

5.1 硬體運算平台

建置人臉辨識邊緣裝置時，因應不同的應用場景與情境來選擇適合的硬體運算平台（Compute Platform）是相當重要的一環，選擇結果也會影響到成本與效能。硬體運算平台的選擇共分以下幾類：

ARM 系列的 SoC

ARM 架構的系統單晶片（System-on-chip, SoC），具備低功耗、低發熱等特性，可滿足絕大部分輕量化的 AIoT 設備需求。

聯發科 (MediaTek)、高通 (Qualcomm)、恩智浦 (NXP) 或是安霸 (Ambarella)等晶片大廠掌握了邊緣 AI 運算先機，將新的 APU（AI Processing Unit）或 NPU（Neural Processing Unit）加入 ARM 架構的 SoC 之中，加快 AI 運算速度，並同時優化效能與降低功耗，是邊緣裝置導入人臉辨識的首選。

根據高通 (Qualcomm) 表示，他們的 Hexagon NPU 搭配專為 AI 設計的 Neural Processing SDK，有效優化了 FaceMe 的效能，不僅提供執行人臉辨識所需的運算能力，同時也維持低功耗，進而可支援多樣化的裝置應用。

您可進一步了解如何打造基於 ARM 架構的高效人臉辨識系統。

NVIDIA GPU

GPU 擁有出色的效能表現，因此可以執行較為龐大、運算需求較大的 AI 模型。NVIDIA GPU 適合地端人臉辨識系統，其運算能力可在安控場景中，同時處理數百支攝影機之串流影像，可減少於大型場域安控應用中所需的工作站數量，降低成本。

Intel CPU / NUC

Intel CPU 因上下游供應鏈非常完整與成熟，若您想直接採購已完成的電腦，可以購買 Intel NUC 迷你電腦平台，此系列產品外型小巧、功能強大，同時兼具體積與耗電考量，並且透過 Intel OpenVINO 的神經網路加速功能，可以很有效率的於邊緣裝置運行人臉辨識演算法。若您有工業環境使用、或其他特規需求需求，亦可參考採用 Intel CPU 的工業電腦。

5.2 作業系統

各種硬體運算平台均有其對應的作業系統（Operating System），一個好的人臉辨識引擎應需支援多種硬體運算平台與作業系統的組合。讓客戶導入人臉辨識時，可以更不受限的依據實際場域的其他需求來設計。

訊連科技 FaceMe SDK 支援各種作業系統，提供多種跨平台的解決方案，支援 10 種以上的作業系統與硬體運算平台的組合：

• Windows
• Android
• iOS
• 各種 Linux 分支版本：
  Ubuntu x64, Ubuntu ARM, Debian ARM, Debian x64, RedHat, JetPack（用於NVIDIA Jetson系統）, Yocto ARM
  

除作業系統與硬體運算平台的組合外，FaceMe 更可選擇開啟硬體加速運算功能，於 NVIDIA CUDA^™、cuDNN、TensorRT、NVIDIA Jetson、Intel OpenVINO^™、MediaTek NeuroPilot、NXP NPU、Ambarella CVFlow、Qualcomm SNPE（GPU/DSP）等，加速 FaceMe 深度學習演算法的運算速度。

5.3 辨識模型

人臉辨識的應用場景相當廣泛，在不同的應用情境下，硬體成本、拍攝角度、辨識準確度等均有不同的考量，因此好的人臉辨識廠商要能提供不同的辨識模型搭配場景以及硬體使用。像是某些僅需要正臉的應用場景，如智慧門鎖，僅需使用較輕量型的人臉辨識模型，即可在較低成本的設備上導入人臉辨識。

FaceMe 提供三種辨識模型以滿足各種應用、準確度以及成本控制需求。歡迎來信洽詢辨識模型資訊，以獲取更客製化且專業的導入建議！

6. 人臉辨識的實際應用

目前，人臉辨識因為其準確度高及客戶體驗佳，已於許多產業及場景落地使用。

主要的應用可分為以下幾大類別：

1. 門禁管理及考勤：企業與機構普遍利用人臉辨識提升門禁管理效率，可自動辨識進出人員、降低代打卡風險，強化場域安全並提升考勤紀錄準確性，相關應用可參考人臉辨識技術在安防、門禁系統的五大應用。
2. 安控與保全：在安控場域中，人臉辨識能即時比對可疑人物、通知告警，並整合監控系統提升事件追蹤效率，相關應用可參考安控保全 : 應用與實務案例分享。
3. eKYC 數位身分驗證：金融機構採用人臉辨識實現數位身分驗證，快速完成線上身份驗證流程，降低詐騙風險並提升金融服務的安全性，相關應用可參考金融科技 : 金融應用與實務案例分享。
4. 雙因子身分驗證（2FA）：為強化設備登入的安全性，許多政府與企業導入人臉辨識作為雙因子驗證，使帳號與系統權限不易遭到冒用或破解，相關應用如日本政府使用人臉辨識加強電腦登入安全性。
5. 自助報到：在零售與旅館場域中，人臉辨識被應用於身分識別與流程自動化，例如：大型連鎖旅館導入自助刷臉報到，以提升服務效率與顧客體驗。

想了解更多應用案例，歡迎閱讀人臉辨識應用最新趨勢，5 大領域一次了解！【2026】。

7. 結語與展望 – 最具市場潛力的AI生物辨識技術

本文詳細介紹了 AI 人臉辨識原理、人臉辨識系統建置考量、於邊緣裝置採用人臉辨識的設計參考，以及實際導入應用。

人臉辨識極具市場潛力，軟硬體技術的成熟也加速人臉辨識崛起。企業能因此大幅提高效率、改善用戶體驗，然而伴之而來的，是商業及公領域更全面、嚴謹的監管規範及使用者教育，以撇除大眾疑慮，讓消費者能夠接納並使用這種新興的 AI 生物辨識技術。