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【402com永利平台】安全性毋容置疑,ID系统有何不

2019-08-22 09:03

原标题:智能手机3D人脸识别技术哪家强

荣耀手机官方消息显示,荣耀Magic 2 3D感光版于3月7日正式发售。去年10月31日,荣耀旗舰机Magic 2在北京正式发布。同时,Magic 2额外推出了另一版本的手机3D感光版。

现阶段的智能手机,除了指纹解锁,另外最为普及的解锁方式就是人脸识别了。相比于指纹解锁,人脸识别少了一步按压的动作,只需要拿起手机看着屏幕就能解锁,显得非常方便。现在下到几百块的红米、上到价格上万的IPhone XS Max,统统都配备了人脸解锁。

2017年9月,苹果推出了全球首款搭载3D结构光技术的智能手机——iPhone X,并且以实现了3D人脸识别Face ID彻底取代了Touch ID指纹识别,随后众多手机大厂开始跟进,3Dsensing市场被彻底引爆。

自从iPhone X的问世,从而开始了手机3D人脸识别元年。从专业角度来讲3D人脸识别技术是通过3D摄像头立体成像,能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息,从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界,并实现各种智能的三维定位。现在相当一部分安卓机也具有人脸识别解锁,但其实大多采用的是照片识别,呵呵,专业术语称为2D面部识别。可你知道吗?即便都是3D人脸识别也是有不同方案的,目前市场上有三种主流方案,它们分别是3D结构光方案(Structured Light)、ToF 3D方案(Time Of Flight,时差测距技术)和双目立体成像方案(Stereo System)。那么这三种3D人脸识别技术哪家强呢?在文中涧亭将为大家展开剖析这三种方案的不同特点和优缺点。

雷锋网了解到,荣耀Magic 2 3D感光版除了搭载最新的3D仿生感光技术,还采用了石墨烯散热技术。荣耀Magic 2 3D感光版存储只有8GB+512GB一个版本配置,价格为5799元。与普通版本三个存储配置不同,即6GB 128GB、8GB 128GB、8GB 256GB,售价分别为3799元、4299元、4799元。

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根据第三方权威市调机构Yole的预测数据也显示,全球3D成像和传感器的市场规模在2016–2022年的CAGR为38%,2017年市场规模18.3亿美元,2022年将超过90亿美元。其中,消费电子是增速最快的应用场,2016–2022年的CAGR高达160%,到2022年市场规模将超过60亿美元。

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虽然大家每天都在使用手机上的人脸识别功能,但对其实现原理并不是非常了解,今天就来说说人脸识别的工作原理,看完以后会幡然醒悟。

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结构光(Structured Light)

结构光其实就是投射特定的光信息到物体表面后再由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息,进而复原整个三维空间。已经上市的手机中采用这种方案的有iPhone X、小米 8透明探索版和 OPPO Find X。

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其实苹果早在2010年就以2900万美元收购了瑞典的Polar Rose公司,一家具备独有的人脸识别技术的小公司。在当时业内就预料到苹果将推出Face ID以取代过去的Touch ID成为新的的安全加密手段,不过大家都没想到苹果公司经过七年磨一剑才在iPhone X上应用了这项让圆形Home键寿终正寝的技术,成为首个去掉指纹识别只保留人脸识别的产品。iPhone X刘海中藏有八个组件,小米8透明探索版和OPPO Find X在人脸识别的核心组件方面基本与其相同,iPhone X前置的距离传感器与环境光传感器组件通过3D结构光技术,根据所处环境的明暗向点阵投影器发出发射不同强度的红外线指令,而且多达3万束,之后红外镜头读取点阵图案,扑捉脸部信息再将图像与系统存储进行比对确认是否匹配,因为红外线作为一种不可见光所以可以有效的克服使用者周边环境的过亮、过暗等不利影响。小米8透明探索版则是首款搭载“Face ID”身份识别的安卓手机,同样基于3D结构光技术,可投射33000个编码点阵来获取面部深度信息,创建脸部毫米级3D面部模型,当然这两者还是有点差异的,在这个章节的最后面我会讲到。

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可能有人会问,不明白小米8透明探索版和小米8的人脸识别到底有什么区别呢,看着和用着没什么呀?从刘海的组件可以看到小米8比iPhone X和小米8透明探索版少了关键的点阵投影器,而这是在面部实现编码点阵的关键,没有了这个玩意就只能是2D层面的技术,只是单纯的红外成像然后提取4096个人脸特征点,将其同已经录入的红外面部数据进行特征匹配比对,无论从技术层面还是精确度、安全性的角度来说这两款机子所采用的都不是一个等量级的方案。

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OPPO Find X独有的双轨潜望结构使得机身外型很是惊艳,双轨潜望结构0.6秒的升起速度还是蛮快的,人类眨一下眼睛的时间大概是0.3秒,也就眨俩下眼睛的时间吧。在这个双轨潜望结构之上除了放置前后摄像头外,还搭载了OPPO Facekey 3D结构光,通过向人脸投射 15,000 个物理点、达到30万的分辨率,软件端实现精度达到正负0.6毫米的级别的 3D 深度图,并以100毫秒的算法速度快速与脸部的2048个维度进行比对解锁。

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现在要说到这三款手机虽然同为光结构手机但其实在技术方面还是有差异的,3D结构光又分为编码结构光和散斑结构光, 前者是通过mask形成编码图案,优点是算法简单,缺点是功耗大,小米8透明探索版采用的就是这种技术;后者是通过二元光学 器件形成散斑,优点在于透过率高、能耗低,缺点是对于技术能力的要求非常高,iPhone X和OPPO Find X均是这种模式。这其实也是设计不尽相同的点阵投影器组件造成的,相同的是三款手机都号称人脸识别的错误识别率仅在百万分之一。

可以预见结构光这种方案在未来的优势还是很有前景的,可拓展空间更加广阔,比如5G通信、AR以及其他与3D建模等相关的领域都可以发挥它独有的关键作用。不过 3D 结构光也有它的局限,相比传统的摄像头,3D 结构光可以工作的距离要短一些,最长距离一般在 1 米左右,OPPO给出的数据是60cm远精度也能控制在±1mm范围,当然这个距离对人脸解锁是绰绰有余的。

(雷锋网注:荣耀Magic 2 3D感光版产品配置图,来源于荣耀官方)

和指纹识别一样,人脸识别需要先录入人脸信息,摄像头采集到我们的面部信息之后,要先对我们的图像进行处理,因为我们在录入人脸信息的时候,环境是千差万别的,有的图像可能光线很弱,有的图片可能噪点较多,有的图像可能环境较乱,所以要先对图像进行处理,让手机可以更容易的识别出面部信息,完成这一步后,就要对我们的面部信息进行提取,比如我们各个器官之间的距离,器官的几何形状,这些都可以被提取为特征信息,提取完以后,这些特征被存储下来,当我们解锁手机的时候,就会重复前面的步骤,把这次提取到的面部信息和第一次录入的信息进行对比,只要能对的上绝大部分的信息,就可以解锁手机,这就是大概原理。

数据来源:Yole Developpement

ToF 3D方案(Time Of Flight,时差测距技术)

TOF 是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思。ToF 3D方案就是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来判断目标物距离。2018年6月在上海2018 MWC上,vivo正式发布TOF 3D超感应技术。目前尚无上市终端机采用这一技术,估计2018年下半年vivo也许会推出首款采用这一技术的商用机。

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似乎在不知不觉中vivo已经成为了中国手机品牌的科技引领者,频频推出屏幕指纹技术、零界全面屏、升降式摄像头、全屏幕发声技术以及Jovi超级AI助理等一系列创新黑科技从而不断刷新着众人的目光。上海2018 MWC上TOF 3D超感应技术惊艳了众人,得到一众好评之余让大家对这一方案的商用翘首期待。

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vivo TOF 3D超感应技术可以采集到超过30万个有效深度信息点,其精度是3D结构光技术的10倍,工作距离可达3米不仅是目前行业最高的水准,同时也通过全新的技术让大家拥有了更出色的3D成像体验。这也支撑其成为与苹果Face ID竞争的有力武器。而且该技术因为具有极高的精确度,所以不仅仅可以用在手机上面,它也可以应用于3D拍照、3D试衣、MR体感游戏、3D打印等领域,充满了想象空间。

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全新的TOF 3D超感应技术很可能将为人脸、手势以及动作识别创造新的机会,从而在已经饱和的市场中杀出一条血路。不仅面部识别安全性比3D结构光技术更高,同时也可能是实现更具沉浸感移动体验的下一步。8月8日,vivo和蚂蚁金服正式宣布成立AI技术联合实验室,双方将携手在AI算法和数据方面展开研究合作,通过AI智慧手机为用户提供更加智能、安全、便捷的手机支付新体验。AI人工智能与TOF 3D超感应技术这种看似触不可及的东西,在vivo与蚂蚁金服的配合之下,将会为广大消费者带来颠覆性的智慧服务。

TOF技术的优势在于整体组件更小,不用留大刘海,识别距离更远,可以拓展更多的应用;在画面拍摄后计算景深时不需要进行后处理,通俗的讲可以避免时间延迟又可节省采用强大后处理系统带来的相关成本;具有不易受外界光干扰、体积小巧、响应速度快以及识别精度高等多重优势。劣势在于硬件成本居高不下,主要体现在组件的价格上,光子探测阵列、激光器和检测的传感器,都需要非常高端的器件。硬件技术上成本很高,再加上软件算法的成本就更高了,且目前能够提供可靠硬件产能的厂商凤毛麟角,而这一切都将推高成本。不过随着ToF技术需求的日趋爆发,ToF技术的普及与发展指日可待,所以vivo果断切入TOF技术占据先机实在勇气可嘉,连最强的苹果分析师郭明錤也曾预测2019年iPhone也许会有重大创新就包括采用ToF技术,由此可见TOF技术的先进性。

据荣耀官方资料显示,Magic 2 3D感光版:

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相比之下德银的数据更为乐观,根据德银预测,3D sensing的渗透率有望从2017年的3%提高到2018年的6%,2019年的20%和2020年的38%,搭载3D sensing的智能手机出货量有望从2017年的3800万部提高到2020年的6.35亿部。整个市场规模有望从2017年的7亿美金提高到2020年的140亿美金,4年间年复合增长率高达173%。

双目立体成像方案(Stereo System)

双目立体成像(Stereo System)是利用双摄像头拍摄物体,再通过三角形原理计算物体距离。已经上市的华为nova3采用的就是双目3D人脸识别方案,而且是IFAA(互联网金融身份认证联盟)提供的标准,这也是其达到支付级的主要原因。

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nova3搭载的两个RGB(彩色相机)摄像头通过模拟双眼视觉系统来识别设备使用者。其实和炮兵测距所用的“跳眼法”原理相近,在电视连续剧《亮剑》中团长李云龙命令炮手柱子用迫击炮炸掉几百米外的日军指挥部,只见柱子架好炮,伸右臂,先眯左眼,再眯右眼,计算出目标距离,调整好炮口角度,装炮弹……当然炮兵只是利用这种方法进行简单的点对点测距,而先进的nova3系统得到是一个立体的面,而且会经过算法处理,形成“深度信息”进行活体检测——这就杜绝了照片、视频类平面图像欺骗设备的可能。

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华为nova3宣城自己的人脸解锁是目前业界最高安全级别的面部解锁方式,AI人脸特征识别、双摄芯片级立体信息识别和红外生物特征识别等技术的加持,使其成为了安卓首批可以人脸支付的手机,支持支付宝人脸解锁。不过要谈到的一点是nova3在解锁时并不是3D的而是2D 红外,也就是与小米8相同的解锁方式,而支付时才是3D双目测距,因为双目测距识别方案速度相对比较慢,会影响解锁时的体验,所以2D 红外负责解锁了,而人脸支付时双目测距方案还有一个比较大的问题的就是暗光环境下并一定不能成功获取3D信息,所以这也是华为nova3还留有指纹解锁的原因,客观来说华为nova3采用的是双目立体成像和红外相结合的综合方案。

双目方案的原理最简单应该是比较早的一种人脸识别方案,方案成本最低。所有采集的深度信息都依靠摄像头所采集的图像来通过软件算法得出,精度要求取决于捕捉分辨率。同时由于这种方案需要依靠算法分析图像得到深度信息,计算负荷最大、算法复杂性最高、实现难度大,识别的速度较慢。另外它也会受到光线的影响,尤其是昏暗环境下。

前置摄像头:1600万像素彩色镜头 红外感光-200万像素 红外感光-200万像素 散斑投射器

目前绝大部分的安卓手机,除了小米8透明探索版、华为Mate 20 Pro、OPPO Find X等少数机机型,都是通过一个前置摄像头拍摄我们的人脸照片,获取的都是一个平面图像,即所谓的2D人脸识别,因为采用的是平面照片,所以用一张对着摄像头就可以直接解锁,不管是我们的立体图像还是照片,在前置摄像头那里拍下来的都是一张平面图像,所以2D人脸识别就像是6位数密码一样,安全性

目前,主流的3D成像技术主要有三种,分别是双目主动立体视觉,结构光和TOF(Time Of Flight)。

总结

据查早在20世纪50年代,科学家们就已着手对人脸识别展开研究。20世纪60年代,人脸识别工程化应用研究正式开启,当时的方法主要利用了人脸的几何结构,这种方法简单直观,一旦人脸姿态、表情发生变化,则精度严重下降。经过半个多世纪的研究证明,要在实用中实现高精度的人脸识别,就必须针对人脸识别的光照、姿态、遮挡等进行针对性的解决方案。而3D结构光方案、ToF 3D方案和双目立体成像方案这三种方案只有更符合这方面的要求才有存在下去的理由,当然随着科技的发展,迟早会有替代性的方案或综合性的方案推出使得现在这三种识别方案成为历史。不过单就现在来讲,从iPhone X、小米8透明探索版和OPPO Find X3D的市场反响来看结构光这种方案是目前效果最好的,因为消费者的体验有目共睹,双目测距方案注定只能沦为中端机型的权宜之计,而有一拼的TOF技术很值得期待,但因为还只是水中花 、镜中月,所以只有等到真机的推出才能评判了,当然最终还要依赖市场的检验了。我是涧亭,希望我的文章可以为你提供有价值的信息,当然如果存在不准确的地方或您有不同见解欢迎评论指正,谢谢。返回搜狐,查看更多

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工作原理:软硬结合,即通过散斑投射器投射出近万个红外散斑,散斑中携带纹理信息,使得人脸有更好的辨识度,仿生双目系统计算出人脸的深度信息,系统同步进行三重防伪AI判别实现3D人脸解锁。

为了提高人脸识别的安全性,3D人脸识别诞生了。3D人脸识别除了识别人脸器官之间的距离、几何形状,还会获取人脸的深度信息。目前来讲,获得人脸深度信息的主要方式有2种,一种是TOF,就是传感器发出红外光线,红外光再从物体表面反射回传感器,传感器通过反射和反射光之间的相位差换算出深度消息。

从技术上来看,双目成像虽然有着3D成像分辨率高、精度高、抗强光干扰性强、成本低等优势,但是其缺点也非常明显,比如其算法非常复杂、容易受到环境因素干扰、依赖环境光源、暗光场景表现不佳等。因此目前在手机上应用相对较少。

技术解析:记录独有的人脸特征信息,通过AI深度学习模型,做到三重AI防伪。

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3D结构光虽然识别距离相对较短(作用距离大约0.2米到1.2米,甚至更远一点),模组结构也比较复杂,成像容易受强光干扰,成本也相对较高,但是其通过一次成像就可以得到深度信息,能耗低、成像分辨率高,非常适合对安全级别要求较高的3D人脸识别、3D人脸支付等方面的应用。而且由于苹果iPhone X的率先应用3D结构光技术的带动,该技术目前已经非常成熟。

重防伪:人脸3D特征信息判别(拦截不具备人脸3D特征信息的攻击)

而第二种是双目测距技术,和我们人眼类似,直接用两个摄像头进行拍摄,就会得到两个不一样的平面图像,再把两张图像上相同的特征点标注出来,最后再基于三角测量原理计算出深度信息,但双目测的难点在于,要准确的标出两幅图像的的共同特征点来,这里是什么意思呢,就比如说,你和一个小伙伴逛街,小伙伴就相当于左边的摄像头,自己就是右边的摄像头,现在走到街上,小伙伴说,你看前边有个黑色衣服的帅哥,但是街上人太多了,我们很难找到小伙伴说的人,这就是双目测距的难点了,怎么样才能解决呢?我们可以让小伙伴拿一支激光笔,直接照到他的身上,这样一眼就可以看到了,这就是3D结构光技术了,所以我们在苹果、小米的官网能够看到,刘海里面有个点阵投影仪和红外摄像头,点阵投影仪投影到我们脸上,红外摄像头直接找到投影到脸上的光点,找到光点之后,后面的步骤和双目测距一样,通过三角测量的原理计算出各个光点的深度信息。

除了苹果之外,小米8透明探索版、OPPO Find X、华为Mate20 Pro/Mate 20 RS保时捷设计等众多旗舰机型都有采用前置结构光方案来实现3D人脸识别。

重防伪:机主人脸特征识别 (拦截不具备机主人脸特征的攻击)

不过,由于结构光在识别距离上的限制,使得目前结构光在手机上的应用,主要局限于前置,主要用作3D人脸识别解锁、3D人脸识别支付以及3D建模等应用,相对来说应用面较窄。

重防伪:活体特征检测 (通过真人眼睛、皮肤、鼻尖等在不同光线下的独特反应,来拦截不具备真人活体特征的攻击)

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场景方面:支持全天候人脸解锁,3D仿生感光技术识别近万个特征,不仅识别速度更快更精准,而且还消除了人脸识别对光线的依赖,实现了全天候人脸识别,无论在光亮/黑暗环境下,都能精准识别人脸解锁;

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3D人脸金融安全支付;基于人脸的隐私保护;应用锁(你的应用只认你的脸);文件保密柜(你的文件只认你的脸);3D人脸支付;3D活体检测;全安全环境数据处理;支持支付宝认证。

而相比之下,另一种3D传感技术——TOF虽然3D成像精度和深度图分辨率相比结构光要低一些,功耗较高,但是其优势在于识别距离更远,可以做到0.4米到5米左右的中远距离识别,抗干扰性强,而且FPS刷新率更高,这也使得TOF技术不仅可以应用于3D人脸识别、3D建模等方面,还可适用于环境重构、手势识别、体感游戏、AR/VR等多方面的应用,相比结构光技术应用面更广。

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所以,自去年下半年以来,不少手机厂商都纷纷开始推出基于后置TOF 3D技术的手机新品,比如OPPO R17 Pro、vivo NEX双屏版、华为P30 Pro、三星S10 5G版等。

敲黑板:这么多技术怎么区分?

总结来说,虽然在苹果的带动下,3D结构光技术得到了快速的商用和放量,随后众多安卓手机厂商的跟进,也推动了整个3D结构光产业链的快速成熟,可谓是占尽了先机。但是,得益于作用距离更远、应用面更广,可以为智能手机带来更多更好玩的应用体验,TOF大有后来居上之势。

众所周知,目前深度相机按照其工作原理不同,可以分为三种:TOF(Time of flight,飞行时间技术)、RGB双目以及结构光技术。2017年9月,苹果iPhone X发布,首先摒弃指纹识别技术,采用3D结构光人脸识别技术。接着,国内手机厂商OPPO、小米开始跟进,纷纷采用3D结构光,作为手机生物识别功能的核心技术。

虽然,结构光适用于近距离的3D识别,而TOF更适合于中远距离的3D识别,双方存在着一定的互补关系,而手机前置采用结构光,同时配备后置TOF,也确实可以给用户带来更好的体验(传闻下一代的iPhone就将配备前置结构光 后置TOF),但是这必然带来成本的大幅上升。

首先,雷锋网为读者区分一下TOF(Time of flight,飞行时间技术)、RGB双目、结构光技术三种技术的差别:

而且,从实际应用来看,相对于目前主要被应用于前置的结构光来说,适应性更强的TOF除了可被用在后置之外,其也可被用于前置,也能够与3D结构光一样进行3D人脸识别。而且,二者的成本也相差不大,所以结构光与TOF之间既有互补关系的同时,也不可避免的存在着较大的竞争关系。那么在智能手机应用上,3D结构光和TOF 3D谁才会笑到最后?

TOF:通过向目标物体连续发射光脉冲,再通过传感器,接收从目标物体反射回的光。光速是已知的,所以,通过计算光脉冲飞行往返的时间,就可以得到物体不同位置的深度信息。目前,市面上的手机采用TOF技术的有vivo NEX、三星折叠屏手机Galaxy Fold。

近期芯智讯分别采访了奥比中光、英飞凌、ams等3D sensing领域的重要玩家,来看看他们是如何看待这个问题的。

RGB双目:顾名思义,就是通过两个像“眼睛”一样的相机,拍摄不同的照片,得到视差计算出深度信息。深度双目相机里可分为两种,一种是被动式(双RGB,即两个彩色摄像头),另一种是主动式(双IR,IR是红外线Infrared Radiation的简写)。

奥比中光:结构光成熟度更高,3D扫描效果更好

结构光:同TOF一样,也利用了光学原理。通过激光器,将有一定结构特征的光线投射到目标物体上,再通过红外摄像头进行信息采集。由于目标物体位置不同深度信息不同,所以采集到的图像相位信息不同,再通过计算得出3D模型。苹果、OPPO、小米均采用的是结构光技术。

作为首家量产3D结构光的国产技术方案商,在2017年苹果iPhone X推出之前就已经在3D sensing领域有了较深的积累。而在iPhone X引爆3D sensing市场之后,2018年6月,基于奥比中光自研的3D结构光技术方案的OPPO Find X也正式发布。

当然,3D结构光也有不同类型。例如,苹果iPhone X、OPPO FindX采用的是散斑3D结构光,小米8探索版采用的是Mask的编码结构光。据雷锋网了解,两者技术来源不同,参见雷锋网此前报道OPPO Find X 背后的独角兽,奥比中光的进化之路才刚刚开始:

虽然定价高达4999元起,但OPPO Find X在京东上首销就取得了47秒销量破万台,15分钟销售额破亿元的好成绩。2018年7月24日,丘钛科技发布的公告更是显示,丘钛科技拿到了OPPO的超100万颗3D结构光模组订单。而作为OPPO Find X的3D结构光技术方案的独家技术供应商,奥比中光也引起了业内更为广泛的关注。

苹果iPhone X技术源自,2013年苹果公司以3.45亿美金在以色列全资收购的Prime Sense公司。OPPO技术来自于供应链奥比中光。散斑结构光的方式是打出3万个离散分布的红外点阵进行深度探测。

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小米8探索版技术源自,以色列Mantis Vision公司自主研发的技术。集微网此前报道显示,Mantis Vision采用基于掩膜的编码结构光,通过创新的专利编码技术,获取深度信息。面部呈现出了规律性的几何编码图形,如此可以快速匹配特征点,减少3D信息计算量,降低结构光算法功耗。另外,配合相机的高帧率,还可以实现 3D 内容的实时动态捕捉。

OPPO Find X的前置3D结构光模组

散斑与编码结构光的区别:编码结构光不需要采用DOE(衍射光学元件Diffractive Optical Elements),镜头也只需要塑料的投影镜头即可。具体工作原理为是,Vcsel激光器均匀照射掩膜,由掩膜形成上万个明暗相间的图形,再经过投影镜头投射出去,投射过程中要做反畸变的处理。其优势在于结构简单,但缺点在于功耗较大。

值得一提的是,奥比中光的3D结构光的算法及ASIC芯片均为自研。而在3D结构光市场取得成功之后,奥比中光此前也曾透露,正在进行TOF技术的研发,而且奥比中光在3D结构光算法芯片研发上所积累的经验也能够很好的应用在TOF方案上。

下面,雷锋网重点一下介绍苹果iPhone X散斑3D结构光技术工作原理:

而对于3D结构光和TOF两者谁更具前景的问题,奥比中光手机事业部总经理胡科峰表示:“结构光和TOF都是3D传感方案,两者各有优缺点,并不存在谁全面压倒谁的情况。我们不会单纯去对比不同技术的优缺点,而是从手机客户的角度出发,去分析哪种技术更适合落地到手机的应用场景里。”

苹果iPhone X前置摄像头TrueDepth相机是,700万像素的CMOS传感器,其他依次为Flood illuminator、Infrared camera、Proximity sensor、Ambient light sensor、Dot projector,以及Speaker、Microphone。

确实,对于智能手机来说,选择一项技术,需要要考量的因素有很多,其中比较重要的是技术的成熟度和稳定性。

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目前结构光落地在智能手机上的主要应用是解锁、支付。市面上采用结构光方案做解锁支付的有好几家,其中iPhone X / iPhone Xs系列和OPPO Find X都是将3D人脸识别作为唯一的生物识别方案。这意味着用户平均一天要解锁两三百次,就得让结构光输出两三百次的深度图,一年365天,这个使用频次是非常高的,而且是在各种环境下使用。另外用户的基数也非常重要,目前结构光方案的出货量都是千万级以上,这也意味着结构光已经能够应对这种千万用户以上的高频次应用考验,而TOF暂无对等数据,表现还有待观察。

整个工作流程为:当目标物体靠近手机时,Proximity sensor会检测到动态信息,启动Flood illuminator,发出非结构(Non-structured)的红外光,Infrared camera进行接收,传送到手机处理器中进行AI解析,启动Dot projector发射3万个结构光(Structured)投射到面部,这些阵列再次反射回Infrared camera中,最后计算出深度信息。

“不管最终是做什么应用,3D传感方案的核心功能都是一样的,就是还原现实世界的三维特征。对现实世界三维特征的还原能力,就成了考量3D传感方案的重要指标之一。现实世界的物体有不同的材质和不同的轮廓,结构光在材质和轮廓的一致性方面有明显优势。比如一些低反射率的材质,球体,容易出现多路径反射的复杂表面,结构光都表现出更好的适应性。”胡科峰强调:“能让普通用户直观地看到这种还原能力的应用之一就是3D建模,结构光同样也可以应用于手机后置,用来扫描3D物体,相比TOF,结构光扫出来的物体更加的真实,扫描体验也更好。”

划重点:荣耀的3D仿生感光技术是什么?

当然,TOF技术也有它的优点,比如远距离的相对精度比较好。胡科峰表示,具体得看客户的选择,是否TOF的优点比“技术成熟度”和“3D还原能力”更重要。同时,两种技术都在不停的演进。而奥比中光作为3D方案的提供商,目标是致力于给客户提供最合适的3D方案。“我们会持续钻研含这两种方案在内的所有3D技术,全力将最合适的3D方案提供给所有客户。”

那么,问题来了,荣耀Magic 2 3D感光版用的什么技术呢?荣耀官方资料显示,荣耀Magic 2 3D感光版使用3D仿生感光技术。

英飞凌:TOF前景更加广阔

并且对比了与结构光技术的核心区别:

虽然从目前来看,3D结构光的方案仍是市场的主流,采用的厂商较多(比如苹果、OPPO、小米、华为等等),出货量也很大。但是,从去年开始,在中远距离上适应性更强的TOF 3D技术也开始备受市场关注。不少上游厂商也顺势推出了可用于智能手机的解决方案。

都使用三角定位原理。

在2018年的CES展会上,英飞凌携手pmd technologies首次展示了全球尺寸最小的TOF 3D摄像头模组参考设计,其尺寸仅为12mm x 8mm。双方合作推出的这款TOF解决方案,包括摄像头、图像传感器、软件驱动程序、3D深度处理管道、参考设计和定制支持、模块制造商培训和支持资源,以及参考生产装置设置,以便模块制造商和原始设备制造商进行校准和测试。其中,pmd负责TOF技术研发、像素研发等,英飞凌则负责裸晶成像器、以及半导体工艺的研发,以及跟模块供应商做配合。

结构光完全依赖于散斑投射进行深度计算,3D仿生感光技术使用仿生双目进行深度计算,散斑投射用于提升深度精度。

值得注意的是,在CES上pmd还宣布与集成光学器件和光学成像系统解决方案供应商舜宇光学建立合作,联合为中国及全球的移动设备OEM厂商,开发并市场化的TOF 3D传感摄像头解决方案。

荣耀方面对比苹果、OPPO FIND X的结构光方案,在体验上得出结论:解锁速率和体验相当。

随后在去年8月,OPPO在上海正式发布了OPPO R17系列手机。其中R17 Pro就首次搭载了后置的TOF 3D方案,其也成为了全球首个实现TOF 3D技术商用的机型。据了解,R17 Pro的TOF模组由舜宇光学供应,而其中的图像传感器芯片和TOF算法或由英飞凌和pmd提供。

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其实,所谓的3D仿生感光技术就是结构光与RGB双目两种技术的混合。具体参见雷锋网上图的图示,两个红外摄像头IR即是RGB双目技术(注意:双IR是主动式),散斑投射器与红外感光两者是结构光。荣耀的RGB摄像头用于自拍。双红外摄像头IR 散斑投射器是深度感知,用于人脸识别、建模等3D应用。

OPPO R17 Pro的后置三摄,最右侧的是TOF 3D模组

荣耀方面对雷锋网的回复显示,深度计算以及人脸识别均没有用到RGB摄像头,RGB摄像头仅用于自拍。三个摄像头是RGB+两个红外IR摄像头,两个红外IR摄像头用于计算深度信息,红外摄像头用于补光作用。

此外,在今年2月的德国慕尼黑展会上,LG发布的2019款新机LG G8 ThinQ就采用了前置ToF 3D摄像头,同样也是基于英飞凌的REAL3图像传感器芯片和pmd的算法,可支持手机解锁和支付识别认证。

一位业内专家对雷锋网表示,RGB双目主动双摄的优势是,相对被动双摄,可以解决低光、弱纹理等场景的深度计算问题。如果是双目+结构光,好处就是,把结构光的高精度深度信息和双目深度的高完整度的优势结合起来,这样结合互补,可以输出高精度、高稠密完整的深度信息。

显然,TOF 3D方案在手机前置上的成功应用,确实会对于前置结构光方案形成了一定的冲击。那么英飞凌如何看待TOF与结构光之间的竞争呢?

当然,不管是结构光与RGB双目两种技术的混合,还是3D结构光均涉及荣耀自研技术。而在去年荣耀赵明接受媒体采访时,也表示目前只有苹果、华为两家厂商使用的3D结构光技术,属于自己研发的技术。

在近日的第八届EEVIA ICT媒体论坛上,英飞凌电源管理及多元化市场事业部大中华区射频及传感器部门总监麦正奇在接受芯智讯采访时表示,结构光模组复杂度更高,而TOF则相对简单,并且可以做到非常小巧且坚固耐用。

此外,他还表示,TOF传感器功耗虽高,但其深度信息计算量小,对应的CPU/ASIC计算量也低,所以整体的系统级功耗也能够得到控制。因为,TOF的每个点都可以直接提供完整的深度信息,它在传输出来的数据就已经是可用的,并且光速等物理信息均为已知,因此只需通过相对简单的算法就可以将扫描对象从背景当中分离出来,获得3D图像。不需要像结构光那样,需要用大量的CPU/ASIC演算取得它的深度信息和幅度信息。

再加上TOF应用面更广,英飞凌也是坚定看好未来TOF的发展。

而在当天的论坛上,麦正奇也介绍了英飞凌此前推出的TOF 3D图像传感器REAL3以及与pmd合作的基于REAL3的TOF模组。

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REAL3 3D图像传感器芯片可以实现小巧的摄像头模块,便于轻松集成到小巧的电子装置中

据介绍,REAL3 传感器可以直接记录深度图和2D灰度图,从实现又快又准确的3D成像。而且,即使是在明媚的阳光下REAL3也可全面运作,这主要是得益于其独专利的背景照明抑制电路,能够在每个像素中扩展动态。

麦正奇还表示,基于REAL3的TOF 3D模组,采用的是紧凑式摄像头设计,不含机械部件,坚固耐用,高度的集成,可实现最小巧的摄像头模块和最低物料成本。在生产方面,也比结构光方案更为简单,可轻松完成一次性校准,无需进行机械调准和角度调整(已经批量生产验证的校准概念,在保证高精度的情况下,校准时间

而除了英飞凌和pmd之外,TI、松下、ADI、ams等厂商也有推出针对TOF 3D的方案。

比如去年12月vivo推出的NEX双屏版,其所搭载的TOF 3D摄像头模组厂为信利,其中的ToF Sensor供应商为松下,驱动芯片及算法均由ADI提供,VCSEL由ams供应。

ams:可提供全面的成熟的3D方案

作为目前在3D sensing领域布局最为广泛也最为全面的ams来说,其不仅拥有TOF、结构光、主动立体视觉等3D传感器,还可提供其中的各种关键器件。

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以3D结构光方案为例,ams除了可以提供关键的VCSEL芯片之外,ams还拥有WLO、DOE、光传感器等基于结构光技术的关键器件。

此外,ams还拥有TOF 1D/2D/3D技术的完整解决方案和主动立体视觉方案,以及其中众多关键器件。

ams先进光学传感器部门执行副总裁兼总经理Jennifer Zhao在第八届EEVIA ICT媒体论坛上也表示:“我们在3D系统领域拥有很大的优势。我们不仅有硬件,也有软件和相关的应用软件。在硬件方面,我们提供的有光源、光路和先进的光学封装装。另外也有NIR和TOF的摄像头;软件方面,我们也有很多的资源以及旷视科技等合作伙伴,可以提供更全面的软件方案。”

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那么作为目前在3D sensing领域布局最为广泛也最为全面的技术厂商来说,ams又是如何看待TOF与结构光之间的竞争呢?

在此前的慕尼黑上海电子展期间,ams大中华区3D方案和器件产品线市场总监CK Chua在接受芯智讯采访时表示,“每一个技术在不同的距离跟应用场景下,它的性能是存在着差异的,结构光在近距离性能最佳,对于3D人脸识别等应用来说,结构光的识别距离、深度信息、安全性和适应性都是最佳的。而TOF则更适用于中远距离。不过,由于TOF模组尺寸相对较小,系统集成也比较简单,所以也有被用于前置。但是,在近距离的性能上,仍然是要比结构光要差。如果是用于3D人脸识别解锁可能没有大问题,但是如果是用于对安全性要求更高的支付,那么就会有一定的难度。”

Jennifer Zhao也表示,结构光与TOF各具优势,在智能手机市场将会长期并存。“除了智能手机市场之外,未来3D sensing技术还将在智能家居、工业自动化、汽车安全驾驶等各种不同的领域应用越来越广。我们公司的理念就是,不管客户选择哪种3D sensing方案,我们都有成熟的解决方案提供给客户。”Jennifer Zhao总结说到。

小结:

从上面介绍以及三家厂商分享的观点来看,结构光和TOF技术确实有着各自的优点,以及各自不同的更为适合的应用场景,具有一定的协同和互补特性。但是在厂商的对于方案的选择中,需要考虑的并不仅仅是技术效果上的问题,技术成熟度、成本、集成度、生产难度、各种关键器件的供应稳定性等等都是需要考虑的。

目前TOF的关注热度似乎比结构光更高,但是在技术成熟度以及出货量上,结构光更占优势。

所以,我们可以看到,虽然TOF更适用于中远距离,更适放在手机后置,但是实际上,其模组尺寸小、易集成、成本相对较低的特性,也使得其被一些手机厂商应用到了前置,来做3D人脸识别解锁和支付。同样,适用于短距离,适合放在手机前置的3D结构光,也可以被应用到后置,因为其能够在3D建模上提供比TOF更高的精细度。

特别值得一提的是,智能手机的一些较为新颖的设计方案也模糊了后置与前置3D sensing的区别,比如vivo NEX双屏版,其配备的TOF 3D,即可当做后置,也可当作前置3D sensing来使用。

此外,结构光和TOF两种技术同时也都在继续向前演进,各自的优劣势也并不是一成不变的。而且,市场也并非是简单的由技术的优劣所决定的,更重要的还是要看主流厂商的方向性选择和引导,用户的选择,以及应用生态的完善。

值得一提的是,随着结构光和TOF成本的下降,当到达一个相对舒适点的时候,可能会走向共存。比如目前的市场上,一些旗舰机在采用前置3D结构光的同时配备有屏下指纹识别。

另外在不可逆的全面屏趋势之下,未来屏下摄像头也将是一个新的方向。ams先进光学传感器部门执行副总裁兼总经理Jennifer Zhao告诉芯智讯,目前ams也在进行这方面的研究,不过具体实现还需要与屏厂紧密配合。未来屏下摄像头一旦实现,那么前置的结构光或TOF模组或可被放置在屏下,无需在屏上开一个刘海或打孔,而这也必将进一步推动3D sensing在智能手机上的应用。

作者:芯智讯-浪客剑

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