這兩年，隨著科技的迅速發(fā)展，人臉識別已經逐漸成為了新時期生物識別技術應用的重要領域，忘記密碼了？沒事兒，咱還可以“刷臉”！那么最新的人臉識別技術發(fā)展到哪一步了？

傳統(tǒng)的人臉識別技術主要是基于可見光圖像的人臉識別，人們也比較熟悉這樣的識別方式。不過，這種方式的缺點其實非常明顯，光線的限制性非常大，并不能滿足實際的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術還遠不成熟，識別效果不盡人意。

迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。

目前市場上有三種主流方案，它們分別是3D結構光方案（Structured Light）、ToF 3D方案（Time Of Flight，時差測距技術）和雙目立體成像方案（Stereo System）。

3D結構光（Structured Light）
3D結構光技術的基本原理是，通過近紅外激光器，將具有一定結構特征的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行采集。這種具備一定結構的光線，會因被攝物體的不同深度區(qū)域，而采集不同的圖像相位信息，然后通過運算單元將這種結構的變化換算成深度信息，以此來獲得三維結構。簡單來說就是，通過光學手段獲取被拍攝物體的三維結構，再將獲取到的信息進行更深入的應用。

可以預見結構光這種方案在未來的優(yōu)勢還是很有前景的，可拓展空間更加廣闊，比如5G通信、AR以及其他與3D建模等相關的領域都可以發(fā)揮它獨有的關鍵作用。不過 3D 結構光也有它的局限，相比傳統(tǒng)的攝像頭，3D 結構光可以工作的距離要短一些，最長距離一般在 1 米左右，OPPO給出的數據是60cm遠精度也能控制在±1mm范圍，當然這個距離對人臉解鎖是綽綽有余的。

采用3D結構光技術作為人臉識別的手機都有哪些？

iphone x／xr／xs／xsmax

去年iphoneX上市可謂是引起了全球所有人的注意，因為iphoneX代表著蘋果未來的手機的模樣，自然也是匯聚了蘋果最頂尖的技術。要說iphoneX身上最值得我們記住的黑科技，那當然是蘋果的faceId人臉識別功能啦，蘋果的faceId不僅能給屏幕解鎖，而且其安全程度已經可以達到支付級別了，同時在今年發(fā)布的一些列新機中人臉識別已經自然成了標配。蘋果的這項技術的發(fā)明走在了安卓陣營前面，也給安卓手機廠商指明了一個技術創(chuàng)新的方向。

oppo Find x

時隔一年，在安卓手機廠商的努力下，安卓手機也開始使用了類似蘋果face id一樣的技術，比如oppo find x的O－Face 3D結構光技術，oppo官方稱解鎖速度過程只需要0．5s的時間，F(xiàn)ind X的3D相機可以發(fā)射出15000個光點，容錯率高達百萬分之一，已經遠遠超過普通的2D面部了以及現(xiàn)有的指紋識別的，目前也已支持支付寶和微信支付了。

mate20pro

除了oppo Find X de O－Face 3D 外還有一家安卓手機廠商也研發(fā)出了3D結構光的人臉識別技術并且已經在自家旗艦產品中投入使用了，那就是華為及自家旗艦華為mate20pro。華為mate20攜帶了自家研究的3D結構光技術，高精度人臉識別技術和支付安全技術，同時支持支付寶和微信支付，通過點陣投影，不僅使安全識別的安全性提高了，還支持最快0．6s的解鎖速度。同時3D結構光技術可以配合高清前置攝像頭實現(xiàn)3D建模，將現(xiàn)實中的物體變成你手機中的玩偶，可玩性極高。

ToF（Time Of Flight）

ToF是3D深度攝像頭的其中一種方案，是結構光的同門師弟。ToF測距有單點和多點兩種，其中手機上一般會用多點測距。多點測距的原理和脈沖的單點測距類似，但是其收光器件為CCD，即帶電荷保持的光敏二極管陣列，對光響應具有積分特性。基本原理是激光源發(fā)射一定視野角激光，其中激光時長為dt（從t1到t2），CCD每個像素利用兩個同步觸發(fā)開關S1（t1到t2）、S2（t2到t2＋dt）來控制每個像素的電荷保持元件采集反射光強的時段，得到響應C1、C2。物體距離每個像素的距離L＝0．5＊c＊dt＊c2／（c1＋c2），其中c是光速（該公式可以去除反射物反光特性差異對測距的影響）。簡單來說就是，發(fā)出一道經過處理的光，碰到物體以后會反射回來，捕捉來回的時間，因為已知光速和調制光的波長，所以能快速準確計算出到物體的距離。

TOF技術的優(yōu)勢在于整體組件更小，不用留大劉海，識別距離更遠，可以拓展更多的應用；在畫面拍攝后計算景深時不需要進行后處理，通俗的講可以避免時間延遲又可節(jié)省采用強大后處理系統(tǒng)帶來的相關成本；具有不易受外界光干擾、體積小巧、響應速度快以及識別精度高等多重優(yōu)勢。劣勢在于硬件成本居高不下，主要體現(xiàn)在組件的價格上，光子探測陣列、激光器和檢測的傳感器，都需要非常高端的器件。硬件技術上成本很高，再加上軟件算法的成本就更高了，且目前能夠提供可靠硬件產能的廠商鳳毛麟角，而這一切都將推高成本。不過隨著ToF技術需求的日趨爆發(fā)，ToF技術的普及與發(fā)展指日可待，所以vivo果斷切入TOF技術占據先機實在勇氣可嘉，連最強的蘋果分析師郭明錤也曾預測2019年iPhone也許會有重大創(chuàng)新就包括采用ToF技術，由此可見TOF技術的先進性。

雙目立體成像方案（Stereo System）

雙目立體成像（Stereo System）是利用雙攝像頭拍攝物體，再通過三角形原理計算物體距離。已經上市的華為nova3采用的就是雙目3D人臉識別方案，而且是IFAA（互聯(lián)網金融身份認證聯(lián)盟）提供的標準，這也是其達到支付級的主要原因。nova3搭載的兩個RGB（彩色相機）攝像頭通過模擬雙眼視覺系統(tǒng)來識別設備使用者。

雙目方案的原理最簡單應該是比較早的一種人臉識別方案，方案成本最低。所有采集的深度信息都依靠攝像頭所采集的圖像來通過軟件算法得出，精度要求取決于捕捉分辨率。同時由于這種方案需要依靠算法分析圖像得到深度信息，計算負荷最大、算法復雜性最高、實現(xiàn)難度大，識別的速度較慢。另外它也會受到光線的影響，尤其是昏暗環(huán)境下。

總結

從iPhone X、小米8透明探索版和OPPO Find X3D的市場反響來看結構光這種方案是目前效果最好的，因為消費者的體驗有目共睹，雙目測距方案注定只能淪為中端機型的權宜之計，而有一拼的TOF技術很值得期待，但因為還只是水中花 、鏡中月，所以只有等到真機的推出才能評判了，當然最終還要依賴市場的檢驗了。