Android 平台的人脸识别技术已经发展得非常成熟,主要分为两大类：

1. 系统级的人脸解锁：这是最广为人知的应用，用于解锁手机、授权支付和应用。
2. 开发者 API：允许开发者在自己的 App 中集成人脸识别功能，用于身份验证、美颜、滤镜、活体检测等。

下面我将从这两个方面，结合技术原理、实现方式和最佳实践,为你进行详细的介绍。

系统级的人脸识别 (人脸解锁)

这是 Android 系统提供的一个核心安全功能，用户在设置中开启后，即可通过前置摄像头快速、安全地解锁手机。

技术演进与安全性

Android 的人脸解锁技术经历了几个重要的安全等级提升：

• 早期版本 (Android 10 及之前)：

  
  （图片来源网络，侵删）
  • 技术：主要依赖 2D 图像比对，即捕捉你的人脸照片,并与存储的模板进行简单的相似度匹配。
  • 安全性：非常低，使用一张清晰的照片、视频甚至屏幕截图都能轻易骗过系统，这只能算作“人脸检测”，而非“人脸识别”。

• 安全级别 1 (Safety Level 1) - Android 10/11：

  • 技术：引入了“红外人脸解锁”，通过红外摄像头投射一个不可见的红外点阵图案,再由红外传感器接收这个图案的反射。
  • 安全性：中等，由于使用红外光，它可以在黑暗中工作，活体检测能力有所增强，能区分真实人脸和照片/面具，但仍然存在被高精度 3D 打印面具等高级手段破解的风险，三星的“Secure Face”就是这个级别。

• 安全级别 2 (Safety Level 2) - Android 12 及以上：

  • 技术：结构光 或 飞行时间 技术，这是目前安卓阵营的最高安全级别。
    • 结构光：通过投射一个已知的、编码的近红外光栅到脸上，通过分析形变来构建一个精确的 3D 人脸模型。
    • ToF (Time-of-Flight)：通过测量红外光从发射到返回的时间来计算深度，从而生成一个精确的 3D 深度图。
  • 安全性：极高，系统验证的是你独一无二、立体的 3D 人脸模型，而不是一个 2D 平面图像，即使是照片、视频或高质量的 3D 打印面具，因为缺少真实的深度信息，也无法通过验证，苹果的 FaceID 就是结构光的典范，而谷歌 Pixel 的 Face Unlock 和部分高端安卓手机（如小米、OPPO）则采用 ToF 技术。

如何在设备上使用

1. 进入设置：设置 > 安全与隐私 > 屏幕解锁方式。
2. 选择人脸解锁：根据你的设备，可能名为“人脸解锁”、“Face Unlock”等。
3. 设置流程：系统会引导你多次转动头部，以从不同角度捕捉人脸数据，构建一个 3D 模板。
4. 完成设置：设置成功后，点亮屏幕时,手机会自动扫描你的人脸并解锁。

关键点

• 安全级别：在设置时，系统会明确告知你当前人脸解锁的安全级别（如“使用屏幕解锁PIN/密码/图案”或“使用生物识别安全设置”）。安全级别 2 的强度等同于指纹和虹膜，可以用于授权支付、应用登录等高安全场景。
• 依赖硬件：高安全级别的人脸识别必须依赖特定的硬件（红外摄像头、点阵投影仪、深度传感器等）,普通的前置摄像头只能实现安全级别较低或无安全级别的人脸解锁。

开发者 API (人脸识别集成)

如果你想在 App 中实现人脸识别功能，Android 提供了强大的 API 供你调用，核心 API 是 BiometricPrompt。

核心组件：BiometricPrompt

BiometricPrompt 是 Android 10 (API 29) 引入的统一 API，用于处理所有生物识别认证，包括指纹、人脸识别和虹膜，它为开发者提供了一个标准化的、一致的界面,无需关心底层是哪种生物识别技术。

主要优点：

• 统一性：一套代码，自动适配设备上可用的生物识别方式（优先显示用户设置的）。
• 安全性：系统处理了所有的加密和密钥管理,开发者只需处理认证结果。
• 用户体验：提供了标准的、系统级的 UI（提示框、动画、错误提示），与应用的 Material Design 风格完美融合。
• 灵活性：可以自定义提示文本、标题和图标。

实现步骤 (代码示例)

要在你的 App 中集成 BiometricPrompt,基本步骤如下：

第一步：添加权限

在 AndroidManifest.xml 中添加使用生物识别的权限：

<uses-permission android:name="android.permission.USE_BIOMETRIC" />

第二步：创建 BiometricPrompt 的三个回调对象

1. Executor：用于执行回调的线程池。
2. BiometricPrompt.AuthenticationCallback：处理认证成功、失败和错误等事件。
3. BiometricPrompt.CryptoObject：（可选，但强烈推荐）用于在认证成功后自动解密数据或签名，这是实现“生物识别 + 密钥”安全模式的关键。

第三步：构建并显示 BiometricPrompt

// 1. 创建 Executor
Executor executor = ContextCompat.getMainExecutor(this);
// 2. 创建 AuthenticationCallback
BiometricPrompt.AuthenticationCallback callback = new BiometricPrompt.AuthenticationCallback() {
    @Override
    public void onAuthenticationSucceeded(@NonNull BiometricPrompt.AuthenticationResult result) {
        // 认证成功！
        // 如果使用了 CryptoObject，可以在这里获取解密后的数据或签名
        Log.d("Biometric", "认证成功！");
        // 更新 UI 或执行后续操作
    }
    @Override
    public void onAuthenticationFailed() {
        // 认证失败，但用户可以重试
        Log.d("Biometric", "认证失败");
    }
    @Override
    public void onAuthenticationError(int errorCode, @NonNull CharSequence errString) {
        // 发生错误，如传感器不可用、用户点击取消等
        // errorCode 和 errString 提供了详细信息
        Log.d("Biometric", "认证错误: " + errString);
    }
};
// 3. （可选）创建 CryptoObject 以实现更高级的安全
// Cipher cipher = ... // 初始化一个 Cipher
// BiometricPrompt.CryptoObject cryptoObject = new BiometricPrompt.CryptoObject(cipher);
// 4. 构建 BiometricPrompt 实例
BiometricPrompt biometricPrompt = new BiometricPrompt.Builder(this)
        .setTitle("人脸识别验证")
        .setSubtitle("请看向摄像头以验证您的身份")
        .setDescription("此操作将修改您的个人资料")
        .setNegativeButtonText("使用密码")
        .build();
// 5. 显示认证对话框
// biometricPrompt.authenticate(cryptoObject, executor, callback);
// 如果不使用 CryptoObject:
biometricPrompt.authenticate(executor, callback);

关键考量因素

• 向后兼容：BiometricPrompt 仅支持 Android 10+，如果你的应用需要兼容更低版本，需要使用旧的 FingerprintManager API,并进行版本判断。
• CryptoObject (加密对象)：这是专业级安全应用的核心，认证过程会将用户的人脸数据与一个硬件安全模块 中的密钥进行绑定，认证成功后，系统会自动返回这个密钥，你可以用它来解密存储在本地数据库中的敏感信息（如密码、支付令牌等），这样，即使用户手机被 Root，攻击者也无法直接窃取你的加密数据,因为他们没有通过生物识别认证。
• 活体检测：BiometricPrompt 的底层由系统实现，其活体检测能力完全依赖于设备硬件，开发者无法直接控制活体检测的算法，但可以信任系统提供的结果，高安全级别的设备（安全级别 2）提供更强的活体检测。
• 用户引导：首次使用时，系统会弹出一个引导页面，告知用户生物识别数据将被安全存储,开发者无需自己实现这个逻辑。

前沿技术与第三方 SDK

除了系统级的 API，还有一些更高级的和人脸相关的技术，通常由第三方 SDK 提供：

1. 人脸检测：比识别更基础，只判断画面中是否有人脸，并定位其位置（人脸框），Google 的 ML Kit 提供了非常强大且易于使用的人脸检测 API。
2. 人脸关键点检测：在检测到人脸的基础上，进一步定位眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等关键点的位置，常用于美颜、AR 滤镜。
3. 人脸追踪：在视频流中持续跟踪同一个人脸的位置和姿态。
4. 活体检测：更高级的活体检测，如要求用户做眨眼、张嘴、左右转头等动作，这对于金融、支付等高安全场景至关重要，许多第三方公司（如旷视、商汤、ArcSoft）提供专业的活体检测 SDK。
5. 人脸属性分析：分析人脸的性别、年龄、表情等。

对于大多数开发者来说，如果你想在 App 中实现安全的身份验证，BiometricPrompt 是首选，它简单、安全且用户体验好，如果你需要实现更复杂的人脸分析功能（如美颜、滤镜），则可以集成 Google ML Kit 或其他专业的第三方 SDK。