蘋果的FaceID早就能根據用戶的外觀變化進行深度學習和模擬。即使妳戴了眼鏡，化了妝，長了胡子，也可以通過自主學習逐漸模擬出圖像，這樣在接下來的識別中會更快更準。
像戴口罩這樣的大的外觀變化，iPhone可能第壹時間認不出妳，需要輸入密碼。
如果連續幾十次甚至上百次FaceID解鎖失敗，密碼解鎖成功後，iPhone會慢慢學習妳的長相來記錄用戶的新長相，從而重新記住妳的長相，識別妳戴了面具。
擴展數據
FaceID在人臉識別過程中需要iPhone搭載的龐大傳感設備和配套設備，比如紅外攝像頭、距離傳感器、環境光傳感器等等。根據蘋果公司提交的壹份專利，FaceID在鑒定階段的大致流程如下:
在人臉識別過程中，iPhone會同時調用所有傳感器獲取人臉信息，3D傳感器負責識別眼窩輪廓、下巴、鼻子、皮膚紋路甚至皮膚上的斑點等信息。
紅外傳感器負責黑暗環境下的識別。通過傳感器和中間件，設備可以感知周圍的三維環境，實現人臉識別，這也是FaceID涉及的關鍵技術之壹。