3D人臉識別智能鎖成新風口 3D結構光、TOF、雙目立體視覺三種技術...

2020-11-26 騰訊網

近年來，智能鎖行業發生了許多變化，從全自動到一握即開、視頻鎖，再到如今火得一塌糊塗的3D人臉識別智能鎖。德施曼、凱迪仕、智家人、優點、櫻花、KFZ、科裕、曼亞等已紛紛推出了智3D人臉識別能鎖產品。

在人們的印象中，2D人臉識別技術雖然發展比較早，算法也比較多，穩定性也比較好。但由於2D攝像頭平面成像，無法接收姿態、光照等第三位信息，不可避免地存在人臉特徵信息損失，易受姿態、光照、表情等因素影響，識別率不夠理想；特別是在安全性方面也相對差一些，容易受到虛假人臉的攻擊，且很難分清雙胞胎面孔。

為了彌補2D人臉識別的一些缺陷，3D人臉識別技術應運而生。據悉，目前市場上所使用的3D人臉識別根據攝像頭成像原理，主要分為3D機構光、TOF、雙目立體視覺三種。那麼，他們之間有何不同呢？

以下內容來源於知乎：

3D結構光通過紅外光投射器，將具有一定結構特徵的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行採集。主要利用三角形相似的原理進行計算，從而得出圖像上每個點的深度信息，最終得到三維數據。基於3D結構光的人臉識別已在一些智慧型手機上實際應用，如國外使用了超過10億張圖像（IR和深度圖像）訓練的FaceId；國內自主研發手機廠商的人臉識別。

小鈷AlphaLook 3D人臉鎖

採用奧比中光3D結構光技術的凱迪仕蘭博基尼智能鎖

TOF簡單的說就是雷射測距，照射光源一般採用方波脈衝調製，根據脈衝發射和接收的時間差來測算距離。採用TOF的方式獲取3D數據主要在Kinect上實現，Kinect在2009年推出，目的是作為跟機器的交互設備，用在遊戲方面。主要獲取並處理的是人體的姿態數據。

採用艾芯智能提供的TOF 3D人臉識別技術櫻花R9

雙目立體視覺是基於視差原理並由多幅圖像獲取物體三維幾何信息的方法。由雙攝像機從不同角度同時獲得被測物的兩幅數字圖像，並基於視差原理恢復出物體的三維幾何信息，從而得出圖像上每個點的深度信息、最終得到三維數據。

採用商湯科技雙目立體視覺技術的德施曼R7智能鎖

就目前看來，3D結構是各大廠商普遍採用的技術，奧比中光、阜時、小鈷科技、的盧深視等是方案商採用的是3D結構光技術，商湯提供的是雙目立體視覺技術，艾芯智能提供的TOF3D人臉識別技術。

品牌推薦

註：以上推薦排序定期隨機變動！

你也「在看」嗎？

相關焦點

  • 與結構光及雙目立體視覺相比,ToF技術有何優勢?
    9m1ednc飛行時間ToF（Time of Flight）與結構光(Structured Light)、雙目視覺技術(Stereo Vision)一起，共同組成了當前3D成像與傳感的三條主流技術路線。其中3D結構光方案最為成熟，並被大規模應用於工業3D視覺，ToF則憑藉自身優勢成為在移動端較被看好的方案。
  • 結構光、立體視覺、ToF 3D傳感原理是啥?ams 3D傳感助力應用落地
    據MarketsandMarkets預估，人臉識別全球市場產值將從2017年的40.5億美元，成長至2020年的77.6億美元，可以預測市場的快速成長將帶動並加速各種行業在人臉識別的應用發展。另外，由於直接根據環境光採集圖像，所以雙目立體視覺在室內、室外都能使用。當然雙目立體視覺也有其自身缺點，對環境光照非常敏感。雙目立體視覺法依賴環境中的自然光線採集圖像，而由於光照角度變化、光照強度變化等環境因素的影響，拍攝的兩張圖片亮度差別會比較大，這會對匹配算法提出很大的挑戰。
  • 3D視覺成像的下一站 淺析TOF 3D立體攝像頭技術
    然而，如今的人們已經不再滿足於「屏幕內的視界」，除了需要拍攝更具立體感的照片，更安全的面部識別/支付、3D試妝、AR裝潢、AR遊戲、體感遊戲、全息影像交互等需要「3D視覺成像」技術支撐的應用環境（圖1），才是智慧型手機未來的發展趨勢。
  • 3D人臉識別:結構光還還是TOF?
    隨著全面屏手機的爆發，智慧型手機對於屏佔比的要求越來越高。目前主流旗艦手機的屏佔比已經達到了90%左右，手機正面早已沒有了傳統的HOME鍵存在的位置。這也使得可以隱藏在屏幕內、不影響屏佔比的新的屏下指紋技術得到了越來越多的智慧型手機廠商的青睞。與此同時，隨著蘋果iPhone X的帶動，不少的手機廠商也推出支持3D人臉識別的旗艦機型。
  • AI深度(續) | 3D人臉識別和雙目結構光慣導
    文/紐豪斯發布/AI智道一文看盡雙目攝像、結構光、ToF和雷射雷達技術；一文深入了解小覓智能、奧比中光、華捷艾米、的盧深視、Pico和鐳神智能；AI賦能2大趨勢、4大核心技術。
  • 3D結構光人臉識別技術全解析
    其實近年來3D結構光技術不僅應用類似iPhone這樣的智慧型手機上，而且在3D刷臉支付、新零售、3D空間掃描、智能物流系統、智能安防等領域發揮著重要的作用，未來將會賦能百行百業，擁有非常廣闊的市場前景，為何3D結構光技術如此備受重視
  • ToF技術與結構光技術、雙目立體視覺技術有什麼區別?
    作為SLAM（定位與地圖構建）應用的支撐，深度相機小型化必然帶動SLAM技術普及。其中受益最大的當屬手機和AR眼鏡。x0Lednc對於AR眼鏡來說，SLAM是一項必備的底層技術。支撐這項技術的關鍵，就是用深度相機解決定位和建圖。為什麼這麼說？
  • 3D成像方法--- 雙目視覺、雷射三角、結構光、ToF、光場
    原理上分類：主要常用有：1、雙目立體視覺法(Stereo Vision)1、雙目立體視覺法：就和人的兩個眼睛一樣，各種兩個攝像頭的手機大都會用這種方法來獲得深度信息視差圖：雙目立體視覺融合兩隻眼睛獲得的圖像並觀察它們之間的差別，使我們可以獲得明顯的深度感，建立特徵間的對應關係，將同一空間物理點在不同圖像中的映像點對應起來，這個差別，我們稱作視差(Disparity)圖像。
  • 淺析3D結構光技術
    淺析3D結構光技術 胡薇 發表於 2018-10-23 15:55:38 HUAWEI Mate 20 Pro採用2400萬前置攝像頭，擁有3D結構光設計，3D智能美顏
  • 安博會|業界首款3D結構光人臉識別視頻鎖發布,奧比中光賦能輕量級...
    安博會第一天，大華樂橙發布業內首款3D結構光AI人臉識別視頻鎖，該新品搭載了奧比中光3D攝像頭模組U1，可為用戶建立毫米級3D人臉模型，可有效防止照片、視頻、頭套面具的攻擊。除3D人臉識別門鎖外，奧比中光另展出了人證對比一體機、3D空間掃描儀等新品，為全球消費者帶來了更安全、便捷的智慧安防新體驗。
  • 結構光3D成像原理及應用
    TOF 與雙目結構光的對比，那在深度相機的應用方案種還有結構光的攝像方案。下表是雙目立體視覺、結構光、TOF三種可以測量深度（距離）的技術方案綜合比較：（點擊看大圖）從上述的對比分析來看，TOF方案具有響應速度快，深度信息精度高，識別距離範圍大，不易受環境光線幹擾等優勢。因此想要在移動端直接實現深度的測量，最有競爭力的就是TOF方案了。典型代表手機：聯想Phab 2。
  • 突破立體成像局限:vivo正式發布TOF 3D超感應技術
    本次MWC，vivo再次推出了變革行業的新技術—TOF 3D超感應技術，此項技術為全新人機互動的到來打開了新的風口，也成為突破智慧未來的關鍵所在。依託於vivo TOF 3D超感應技術，智慧型手機能夠獲取更精細的深度信息和更強大的3D建模的能力，諸如人臉識別、手勢與肢體識別、3D拍照、AR等3D視覺領域的應用將逐一實現。突破行業技術瓶頸，vivo加速構建智慧未來當下，3D視覺領域主流的解決方案是結構光和TOF，其中結構光技術為最常採用的方案。
  • 結構光、TOF、紅外雙攝,哪個才是手機上最安全的人臉識別技術?
    蘋果自iPhone X開始，引入了基於結構光的人臉識別技術，較高的安全性與識別率，標誌著手機人臉識別技術的成熟。同一時間個安卓廠家也在紛紛跟進，不過近兩年似乎除了蘋果一家在堅持，其他廠家都把重心再次轉回到指紋識別。
  • 隱私問題與安全爭議未休，人臉識別技術的應用邊界該如何圈點？
    根據億歐智庫《2019計算機視覺人臉識別市場研究報告》，2018年中國計算機視覺人臉識別市場規模為151.7億元，預計2021年將達530億元，年均複合增長率53%，市場規模增長迅速。近年來，隨著智能門鎖行業的快速發展，生物識別技術在其中也大放異彩。
  • 2D與3D人臉識別詳解
    2D人臉識別現狀2D人臉識別的優勢是實現的算法相對比較多，有一套比較成熟的流程，圖像數據獲取比較簡單，只需一個普通攝像頭即可，所以基於2D圖像數據的人臉識別是目前的主流，在安防、監控、門禁、考勤、金融身份輔助認證、娛樂等多種場景中都有應用。2D人臉識別根據其技術發展可分為兩大類：傳統人臉識別、基於神經網絡人臉識別：1.
  • 3D雙目立體視覺在機器人視覺的應用
    慧眼自動化科技（廣州）有限公司具有專業的機器視覺系統研發技術，為此開發了一套3D雙目視覺軟體系統，該系統搭載兩個工業相機，精確的計算出後底板的六個空間坐標XYZWPR，並將坐標發送給機器人，成功為客戶解決了這一難題。
  • 光電3D傳感合輯重磅上線,4節課帶你搞懂ToF、立體視覺、結構光及DOE
    目前，3D成像技術主流實現路徑包括立體視覺、結構光、ToF三種，並且已經在金融、手機、無人機、AR/VR、機器人、自動駕駛、安防等領域得到了廣泛的應用。雙目立體視覺成本低、效率高、抗強光能力好，但在弱光條件下完全無法工作；3D結構光對於不同光線的兼容能力較好，能達到較高的解析度，但識別距離短、運行組件成本高，在強光尤其是逆光環境下會淹沒投射編碼光，導致識別不準確；ToF利用紅外光反射時間差來測量距離，具有識別距離遠，相應時間快的特點，但是容易受到強光環境的制約，解析度差。
  • 打敗TOF、結構光?國內3D視覺市場添變數
    近幾年，人工智慧技術日益成熟，機器人、無人機、智慧安防以及智能製造等領域都與人工智慧進行深度融合，而機器視覺技術成為變革力量的代表。　　在3D深度視覺領域，不同於市場主流的結構光、TOF和雙目立體成像方案，全視通科技林志雄博士，根據多年潛心研究，基於模仿人眼的被動式「生物視覺」理論，提出任何環境下只需一個鏡頭就可被動成像的3D技術。　　林志雄是來自臺灣科技大學工業管理研究所碩士，也是臺灣科技大學工業管理系博士和逢甲大學電機系博士，他在光學相關技術領域獲得的發明專利已超過100張。
  • AI深度(下) | 非人臉識別和ToF技術
    文/紐豪斯發布/AI智道一文看盡雙目攝像、結構光、ToF和雷射雷達技術；一文深入了解奧比中光、小覓智能、華捷艾米、的盧深視、Pico和鐳神智能；2大趨勢、2大核心技術。
  • 【本翼資本】ToF技術推動3D視覺井噴
    ID 用於人臉識別，開啟了3D感知相機在手機的應用先例,以此替代傳統 Home 鍵指紋解鎖，從而提高手機解鎖安全性。3D sensing技術主要解決生物識別與感知，通過人機互動技術計算攝影，實現從2D 向3D 的轉化。 1、3D sensing技術介紹及分析 3D sensing 技術主要分為三種方案，包括結構光、ToF 和立雙目測距法。