iPhone X升级iOS11.2人脸识别Face ID报错解决办法
时间： 10:54:22来源：作者：bbill1(0)
目前ios 11.2正式版已经推送了，很多iPhone x的用户发现Face ID功能挂了，使用时会报错，经过尝试，一部分遭遇BUG的用户重启后解决，然而，依然有不奏效的，下面为大家带来iPhone X升级iOS11.2人脸识别Face ID报错解决办法！据Neowin报道，苹果分析师、科技批评家Rene Ritchie爆料称，iPhone X的Face ID之所以会出问题是因为，有的为了规避日期BUG而提前调整时间并随后升级到iOS 11.2。所谓日期BUG是此次iOS 11.2正式版火速发布的最主要原因，具体表现为如果iPhone装有基于时间通知的重复提醒功能的APP，从12月2日零点15分之后，手机就会出现持续崩溃无限重启。所以Ritchie强调，这些修改过时间的人一定在要升到iOS 11.2后尽快恢复默认并重启手机。苹果新机人脸识别！iOS11正式版即将更新，iPhone8、iPhone8Plus、iPhoneX已发布果粉有福
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苹果新机人脸识别！iOS11正式版即将更新，iPhone8、iPhone8Plus、iPhoneX已发布果粉有福
　　这次苹果发布了iPhone8、iPhone8Plus、iPhoneX等三款手机，吸引大家关注的就是苹果新机所带来的人脸识别以及即将发布的iOS11正式版本了。这两个逆天的操作三款新机都将支持，总之买了iPhone8、iPhone8Plus、iPhoneX的果粉们有福了。
　　苹果新机人脸识别——iPhone8、iPhone8Plus、iPhoneX人脸识别
　　昨日，苹果新品发布会如期而至。发布会之后的几个小时里，各种关于苹果新品 iPhone8/8 Plus 以及 iPhone X 的评论、吐槽覆盖了整个互联网。除了价格让网友们惊呼“肾疼”，新手机的功能也让网友们震惊。
　　据说，苹果新品手机可以“在一百万张脸中识别出你的肥脸”，还可以通过人脸识别解锁手机，以及订制动态3D Animojis 表情。人脸识别这项功能的消息刚放出不久，就有网友画出了下面的漫画来调侃 FaceID 的安全性：
　　不过各位网友可以放心，因为在发布会上，刚开始，苹果的高管拿着iPhone X对着脸也解不开锁！苹果称，新技术的识别错误率低于百万分之一，且仅在用户盯着手机时才会解锁。发布会现场，面部解锁演示失败时，现场一度十分尴尬。
　　有专家表示：在涉及支付等高级别安全场景使用时，要将人脸识别与声纹、指纹、虹膜等方式相融合，结合多种验证方式才能最大程度保证安全。就连专业从事人脸识别技术开发的科技公司都表示：任何一种安全手段都不是独立的，因此在实际应用中，不会将人脸作为重要环境里的唯一登陆凭证。
　　而且，从长远来看，相比漏洞可能造成的“盗刷”风险，人脸识别技术采集的大量的带有唯一性的生物特征数据被盗取，才是这种生物认证方式真正的“痛点”。iPhone8、iPhone8Plus、iPhoneX的人脸识别技术你期待吗？
　　苹果新机人脸识别——iOS11正式版即将发布
　　在这次的苹果发布会上，官方除了带来了三款新iPhone外，还带来了ios11正式版，这对于老iPhone、iPad用户来说，真是一个好消息。
　　据悉iOS 11正式版将于9月20日发布（北京时间20日凌晨1点开始），这次的iOS 11对iPad的提升最大，让iPad实现了里程碑式的飞跃，通过文件管理器功能，可更方便的查找内容，并选择内容，这项功能正是一步步将常打娱乐牌的iPad真正的变成办公工具。
　　另外，这次的iOS 11增加了不少实用的功能，比如控制中心可以自由添加设置，如关闭开启蜂窝数据，同时系统还能保存GIF动画等，而对于国内用户来说，iOS 11增加的特定功能是：增加二维码扫描、诈骗短信识别、拼音键盘以及上海话语音识别。其中，二维码扫描还支持“扫码解锁”摩拜单车。
TA的最新馆藏
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简单说！不废话
WWDC17发布会
凌晨1：00正式开启
以下内容直接挑重点说
如果有说错，评论里补充
开始库克讲到
今天最年轻的参与者
来到了本次WWDC开发者大会
他只有十岁
他六岁就开始编程了
让人非常震惊。
下面是进入主题
会讲到tvOS、watchOS、macOS、IOS
以上四个内容
tvOS已经加入了多款软件支持以及直播平台的接入
watchOS 4 苹果表系统
更新Siri智能卡片功能
表盘功能也将变得更加丰富，各种图案可供自定义
活动功能也有一些新的改进，更加智能的
健身功能也更加完善
甚至可以与一些健身房的设备进行数据互通
目前已经在80多个健身房实现这个功能。
apple watch搭配airpods是非常好的搭配
以下开始讲Mac（苹果电脑）
新系统今天推出开发者版本，公测版将在6月底上线。
这一次新的macOS名叫High Sierra
优化了safari浏览器，要比chrome快80%。
邮件部分也有相应的提升
照片应用也有一些新的功能
比如时间排序/关键词排序/人脸识别功能等等。
照片的编辑功能也有一些升级，甚至要比PS更好用。
数据方面，macOS从HFS文件系统升级到了APFS
能够获得更快的效率
之前HFS文件系统
需要很长时间复制一些文件
然而APFS能够瞬间完成。
高清视频的支持更加完善，尤其是对于4K H.265格式
图形方面，high sierra更加高效
尤其metal 2.0公布
图形方面相比上一代有10倍的改进
finder窗口也支持metal2.0，画面更加流程与高效
同时，支持第三方的外接显卡支持，通过雷电三接口来实现。
metal还支持VR功能。支持steam VR的支持
iMac在这次发布会进行了更新
尤其是屏幕部分，参数更好显示也更强。
其次，配备了英特尔第七代酷睿处理器，
内存与硬盘方面也十分亮相
接口部分配备了两个雷电三接口
21.5版本配备了iris pro 640独显，4K版21.5机型配备了Radeon Pro 555和560显卡，27英寸5K版本则配备Radeon Pro 570系列显卡
imac 21.5版本起售价格1099美元
imac 21.5 4K则是 1499美元&
27英寸版本则是1799美元起。
Macbook Pro也进行了硬件升级
该机器采用双风扇设计
散热模组的改进能搞提高散热效率
增强18%的冷却能力
处理器方面配备了10核心至强处理器
最高支持到18核心至强处理器
显卡方面选择Radeon Vega显卡
内存方面支持到128GVB ECC内存
配备四个雷电三接口
iMac Pro仅需4999美元起并在12月份上市
接下来说IOS11系统
IOS11系统会在6月底推送
第一更新了信息应用
可以快速同步多系统设备
apple pay功能也更新
可以直接在网页使用apple pay
Siri语音控制功能
siri的声音有了新的模式
同时支持机器学习模式来实现本地化模式
siri还支持了语音翻译功能。
Siri并且能拥有记忆功能
摄像方面本次也有一些改进
视频方面支持更好的视频编码
JPEG格式也进行了优化
人像模式还支持更多的功能
还给予开发者API接口
照片应用也有一点改进
更细节的体验会动的相片
控制中心已经优化
并且添加了蜂窝功能
锁屏功能与通知中心进行了合并
live photo里可以选择最好的图片
和连拍相片一样
地图导航功能更加优化
每次到了十字路口会提示你方向
增加了行车安全模式
在你开车时！连接手机
手机会进入勿扰模式
并且会向对方回复
我正在开车等信息
apple Music功能优化了互动功能
AR功能的加入能然ios更加好玩
立体呈现在现实画面
大概就是带个AR眼镜差不多
接下来说iPad
iPad Pro推出了10.5版本
显示屏方面支持600尼特的亮度
更加艳丽的显示功能
Pro Motion让画面达到120Hz
处理器方面配备A10X
配备6核心处理器以及12核心GPU
处理器性能提升30%，显卡提升40%。
一部iPad也能完成高性能的P图
电池方面支持10小时的续航能力
摄像头方面配备1200万像素
内存64GB起
10.5版本售价649美元
12.9的版本则是799美元起
还有更多ipad pro的新功能
ios11在ipad上拥有dock局域栏
边上还有一个预测栏，多任务更加方便
多任务之间的拖拽功能，文字/图片等等。
同时新增了一个Files，支持文件管理
还集成网盘功能
截屏功能有些标记功能
同时在笔记中也有了一些新体验
内置文件扫描仪
接下来说新产品
苹果智能音箱，名叫HomePod
配备有7个中高频单元
同时有一个低音发声单元
内置了A8处理器
它还会探测空间信息
然后测算出与空间相匹配的声音
有6个麦克风拾音
价格349美元就能搞定一个HmoePod
会在12月份在美国/英国和澳大利亚上市
你会更加期待IOS11系统吗？
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8.IOS9.2~9.3.3已经可以越狱（）
9.想要投稿请加小编微信：lovelysto88&（稿费）
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作者：佚名
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ios 11 使用vision开始物体跟踪
ios 11 新出了 框架，提供了人脸识别、物体检测、物体跟踪等技术。本文将通过一个Demo简单介绍如何使用Vision框架进行物体检测和物体跟踪。本文Demo可以在上下载。
1. 关于Vision框架
Vision 是伴随ios 11 推出的基于CoreML的图形处理框架。运用高性能图形处理和视觉技术，可以对图像和视频进行人脸检测、特征点检测和场景识别等。
2. 使用vision 进行物体识别
Xcode 9 + ios 11
获取图像数据
该步骤假设你已经调起系统相机，并获得 CMSampleBufferRef 数据。注意返回的simpleBuffer 方向和UIView 显示方向不一致，所以先对simpleBuffer 旋转到正确的方向。
当然也可以不进行旋转，但是要保证后续坐标转换的一致性。
* 注意旋转SampleBuffer 为argb或者bgra格式，其他格式可能不支持
* rotationConstant:
0 -- rotate 0 degrees (simply copy the data from src to dest)
1 -- rotate 90 degrees counterclockwise
2 -- rotate 180 degress
3 -- rotate 270 degrees counterclockwise
+ (CVPixelBufferRef)rotateBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer withConstant:(uint8_t)rotationConstant
CVImageBufferRef imageBuffer
= CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);
CVPixelBufferLockBaseAddress(imageBuffer, 0);
OSType pixelFormatType
= CVPixelBufferGetPixelFormatType(imageBuffer);
NSAssert(pixelFormatType == kCVPixelFormatType_32ARGB, @"Code works only with 32ARGB format. Test/adapt for other formats!");
const size_t kAlignment_32ARGB
const size_t kBytesPerPixel_32ARGB
size_t bytesPerRow
= CVPixelBufferGetBytesPerRow(imageBuffer);
size_t width
= CVPixelBufferGetWidth(imageBuffer);
size_t height
= CVPixelBufferGetHeight(imageBuffer);
BOOL rotatePerpendicular
= (rotationConstant == 1) || (rotationConstant == 3); // Use enumeration values here
const size_t outWidth
= rotatePerpendicular ? height :
const size_t outHeight
= rotatePerpendicular ? width
size_t bytesPerRowOut
= kBytesPerPixel_32ARGB * ceil(outWidth * 1.0 / kAlignment_32ARGB) * kAlignment_32ARGB;
const size_t dstSize
= bytesPerRowOut * outHeight * sizeof(unsigned char);
void *srcBuff
= CVPixelBufferGetBaseAddress(imageBuffer);
unsigned char *dstBuff
= (unsigned char *)malloc(dstSize);
vImage_Buffer inbuff
= {srcBuff, height, width, bytesPerRow};
vImage_Buffer outbuff
= {dstBuff, outHeight, outWidth, bytesPerRowOut};
uint8_t bgColor[4]
= {0, 0, 0, 0};
vImage_Error err
= vImageRotate90_ARGB8888(&inbuff, &outbuff, rotationConstant, bgColor, 0);
if (err != kvImageNoError)
NSLog(@"%ld", err);
CVPixelBufferUnlockBaseAddress(imageBuffer, 0);
CVPixelBufferRef rotatedBuffer
CVPixelBufferCreateWithBytes(NULL,
outHeight,
pixelFormatType,
outbuff.data,
bytesPerRowOut,
freePixelBufferDataAfterRelease,
&rotatedBuffer);
return rotatedB
void freePixelBufferDataAfterRelease(void *releaseRefCon, const void *baseAddress)
// Free the memory we malloced for the vImage rotation
free((void *)baseAddress);
拿到图像数据后就可以进行物体检测，物体检测流程很简单：
创建一个物体检测请求 VNDetectRectanglesRequest
根据数据源(pixelBuffer 或者 UIImage)创建一个 VNImageRequestHandler
调用[VNImageRequestHandler performRequests] 执行检测
- (void)detectObjectWithPixelBuffer:(CVPixelBufferRef)pixelBuffer
CFAbsoluteTime start = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
void (^ VNRequestCompletionHandler)(VNRequest *request, NSError * _Nullable error) = ^(VNRequest *request, NSError * _Nullable error)
CFAbsoluteTime end = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
NSLog(@"检测耗时： %f", end - start);
if (!error && request.results.count & 0) {
// TODO 这里处理检测结果
VNImageRequestHandler *handler = [[VNImageRequestHandler alloc] initWithCVPixelBuffer:pixelBuffer options:@{}];
VNDetectRectanglesRequest *request = [[VNDetectRectanglesRequest alloc] initWithCompletionHandler:VNRequestCompletionHandler];
request.minimumAspectRatio = 0.1;
// 最小长宽比设为0.1
request.maximumObservations = 0;
// 不限制检测结果
[handler performRequests:@[request] error:nil];
显示检测结果
物体检测返回结果是一个 VNDetectedObjectObservation 的结果集，包含confidence, uuid 和 boundingBox三种属性。 因为vision坐标系类似opengl的纹理坐标系，以屏幕左下角为坐标原点，并做了归一化。所以将显示结果投影到屏幕时，还需要进行坐标系的转换。
三种坐标系的区别：
UIKit坐标系
AVFoundation坐标系
Vision坐标系
显示代码如下，使用CGAffineTransform进行坐标转换，并根据转换后矩形绘制红色边框。同时打印confidence信息到屏幕上。
- (void)overlayImageWithSize:(CGSize)size
NSDictionary *lastObsercationDicCopy = [NSDictionary dictionaryWithDictionary:self.lastObsercationsDic];
NSArray *keyArr = [lastObsercationDicCopy allKeys];
UIGraphicsImageRenderer *renderer = [[UIGraphicsImageRenderer alloc] initWithSize:CGSizeMake(size.width, size.height)];
void (^UIGraphicsImageDrawingActions)(UIGraphicsImageRendererContext *rendererContext) = ^(UIGraphicsImageRendererContext *rendererContext)
// 将vision坐标转换为屏幕坐标
CGAffineTransform
transform = CGAffineTransformI
transform = CGAffineTransformScale(transform, size.width, -size.height);
transform = CGAffineTransformTranslate(transform, 0, -1);
for (NSString *uuid in keyArr) {
VNDetectedObjectObservation *rectangleObservation = lastObsercationDicCopy[uuid];
// 绘制红框
[[UIColor redColor] setStroke];
UIBezierPath *path = [UIBezierPath bezierPathWithRect:CGRectApplyAffineTransform(rectangleObservation.boundingBox, transform)];
path.lineWidth = 4.0f;
[path stroke];
UIImage *overlayImage = [renderer imageWithActions:UIGraphicsImageDrawingActions];
NSMutableString *trackInfoStr = [NSMutableString string];
for (NSString *uuid in keyArr) {
VNDetectedObjectObservation *rectangleObservation = lastObsercationDicCopy[uuid];
[trackInfoStr appendFormat:@"置信度 ： %.2f \n", rectangleObservation.confidence];
dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{
self.highlightView.image = overlayI
self.infoLabel.text = trackInfoS
3. 物体跟踪
物体跟踪需要处理连续的视频帧，所以需要创建VNSequenceRequestHandler处理多帧图像。同时还需要一个VNDetectedObjectObservation对象 做为参考源。你可以使用物体检测的结果，或者指定一个矩形作为物体跟踪的参考源。注意因为坐标系不同，如果直接指定矩形作为参考源时，需要事先进行正确的坐标转换。
跟踪多物体时，可以使用VNDetectedObjectObservation.uuid区分跟踪对象，并做相应处理。
- (void)objectTrackWithPixelBuffer:(CVPixelBufferRef)pixelBuffer
if (!self.sequenceHandler) {
self.sequenceHandler = [[VNSequenceRequestHandler alloc] init];
NSArray&NSString *& *obsercationKeys = self.lastObsercationsDic.allK
NSMutableArray&VNTrackObjectRequest *& *obsercationRequest = [NSMutableArray array];
CFAbsoluteTime start = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
for (NSString *key in obsercationKeys) {
VNDetectedObjectObservation *obsercation = self.lastObsercationsDic[key];
VNTrackObjectRequest *trackObjectRequest = [[VNTrackObjectRequest alloc] initWithDetectedObjectObservation:obsercation completionHandler:^(VNRequest * _Nonnull request, NSError * _Nullable error) {
CFAbsoluteTime end = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
NSLog(@"跟踪耗时： %f", end - start);
if (nil == error && request.results.count & 0) {
// TODO 处理跟踪结果
// 跟踪失败处理
trackObjectRequest.trackingLevel = VNRequestTrackingLevelA
[obsercationRequest addObject:trackObjectRequest];
NSError *error =
[self.sequenceHandler performRequests:obsercationRequest onCVPixelBuffer:pixelBuffer error:&error];
iphone6p ios 11.0(15A5318g)
1/10 取帧率
稳定在40M左右
平均在50ms左右
和物体检测一样在40M左右
相对低些，20-40ms不等
Vision是一个比较好用的框架，性能也不错。除了物体跟踪，Vision还提供图像分类、人脸识别、人脸特征提取、人脸追踪、文字识别等功能，使用方法和物体检测类似，本文就不再进行过多描述。
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iPhoneX更新ios11.2正式版无法使用面容ID解决方法
日期： 10:16:52
来源：网络
作者：豆腐
近日，不少iPhoneX在更新升级IOS11.2正式版后，遇到了“无法激活iPhone上的人脸识别”问题，那么如何解决这个问题呢？下面就是管理资源吧小编为大家带来的iPhoneX更新ios11.2正式版无法使用面容ID解决方法，一起来看看吧！iPhoneX更新ios11.2正式版无法使用面容ID解决方法1、长按住侧边按钮和任意一个音量按钮。2、然后拖动关机滑块来关闭手机。3、等待屏幕变黑后，再按住旁边的按钮就可以再次启动手机。4、重启之后即可让面容ID恢复使用了。5、如果在几次尝试重启iPhone X之后，Face ID仍无法正常工作，那么请尽快联系苹果的技术支持。以上就是管理资源吧小编为大家带来的iPhoneX更新ios11.2正式版无法使用面容ID解决方法，赶快去试试吧！
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