為機器配3D感知的「眼睛」,的盧深視展示三維全棧技術

8月27日至29日，由深圳人工智慧行業協會主辦的2020深圳（國際）人工智慧展上，的盧深視帶來了最新3D CV相機、配合式三維人臉識別驗證終端產品，展示其全棧三維視覺技術能力。

進展：國產3D CV相機已實現量產

此次會上，的盧深視展示了其自研的國產3D CV（計算機視覺）相機，目前該相機已實現量產。

的盧深視3D-Face ID模組

其中，高精度RGBD相機（標準型）可用於刷臉支付終端、銀行ATM、無人貨櫃、地鐵刷臉閘機、AR/VR、物品體積測量等場景；

的盧深視3D-Face ID智能模組可用於家庭智能門鎖、智能保險柜、酒店公寓智能鎖、智能門禁等場景。

在技術上，據的盧深視介紹，其三維全棧技術打通了從算法到產品的解決方案：

在三維相機方面：自主智慧財產權的中遠距離相機，在5米範圍誤差小於1mm，指標超越國際3D相機巨頭，且量產良率超99%。

在人臉三維重建方面：重建精度小於1mm，同等條件下精度高於蘋果公司5個百分點。

在人臉識別算法方面：能夠實現千萬級大庫、億級大庫比對，等效三維人像識別錯誤率小於萬億分之一。真三維比對技術，指標遠超二維識別廠商幾個數量級。

除此之外，數據本身的豐富度也會影響數據質量和精度，這對傳感器以及相機提出了較高要求。為此，的盧深視從應用層面打磨硬體產品，推出3D CV相機。

應用：複雜光線下也能精準識別

與2D有何不同？第四屆全球人工智慧創業者大會上，戶磊帶來了《3D CV相機，跨越規模應用鴻溝的全棧技術剖析》的主題分享。

的盧深視創始人兼CEO演講分享

高精度的3D人臉識別需要前期大量的數據訓練，而與2D圖像不同，3D圖像必須依靠3D相機傳感器生成高精度圖像數據進行基礎數據積累。

「比如，去年豐巢試圖上線人臉識別取快遞，但有小學生拿著列印照片破解了，因為它只用了2D。」戶磊說。

除了安全，體驗也在升級。戶磊介紹，在更大角度情況下，可以在很複雜光線下識別，如太陽強光、強逆光、強特光、完全黑暗等情況，3D在大角度情況下，可以實現比2D人臉識別普遍大10-15度人臉角度體驗識別。

再比如，在一些大場景支付當中，如軌道交通刷臉進站，面對的是千萬級用戶，每天都是千萬級人流量，在此前提下精準識別，需要更多特徵和更準確的識別率，這為3D應用創造了廣泛的市場基礎。

「在金融刷臉支付方面，要解決支付過程中被平面圖片、照片或3D投模所攻擊的可能，就可以引入3D相機，從數據源頭防止攻擊，全棧三維視覺技術能力可確保更加安全。」

的盧深視創始人兼CEO戶磊表示，隨著3D技術日臻成熟，批量化落地生產使得成本降低，憑藉更優性價比，3D視覺感知系統將成為機器標配的「眼睛」。

拐點：3D傳感技術步入規模應用

「3D將會越來越普及，成為機器眼睛的標配。」戶磊說，圖像識別不僅要求拍的更清晰，還要求拍的物理色彩還原度更高，3D技術為機器精準感知提供了更豐富數據，從而更準確，或者更可靠的效果。

但不得不提的是，由於3D應用涉及到3D數據、3D庫以及3D前端設備，3D設備會帶來成本的增加。

戶磊說，隨著規模化的應用，硬體成本會大幅降低，逐步會貼近到性價比的拐點，在成本不增加，可以提供更好準確性和安全性，「至少在機器研究這件事情上可以成為普及的技術，隨著應用的普及和規模化的量產，以及技術的迭代和更新，3D相機的成本已經做到和其它傳感器成本非常接近」。

「如何做到更低成本？除了產業鏈發展和應用能夠上規模之外，技術上也有可探究的地方，而且技術升級帶來成本下降和應用規模成本下降是交織狀態，互相推進最終跨越規模應用的鴻溝。」戶磊說。

在的盧深視看來，3D傳感技術及相機逐步進入「規模應用」階段，一方面需要廠商不斷打磨產品，提高用戶體驗。另一方面，3D視覺產業鏈較長且並不成熟，亟需形成業界統一標準與共識，這些標準需要覆蓋：3D圖像評測標準、3D相機參數標準、3D數據接口標準等。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。