尽管每个人都经常抱怨iPhone X的轰隆声，但不可否认的是，Face ID再次引领了智能手机的潮流。国内制造商也在朝着3D人脸识别的方向努力，例如之前发布的Xiaomi Mi 8 Explorer Edition和OPPO FindX。使用了3D人脸识别方案（但是两者略有不同，我们将在下面详细讨论）。人脸是3D的，因此人脸识别的关键在于人脸深度信息的获取。当前存在三种用于获取深度信息的常用方法。第一个是双目匹配，第二个是TOF，第三个是当前的热结构光。让我们看一下双目匹配。它完全基于图像处理技术。它通过在两个图像中找到相同的特征点来找到匹配点，然后通过三角剖分进行立体检测以获得深度信息。在普通的双目测距中，光源是环境光或白光而不进行编码。图像识别完全取决于被摄物体的特征点。如果更改了对象，则每次都需要重新匹配双目匹配。提取特征点需要大量的计算资源，这会导致实时性能不佳。同时，它继承了普通RGB相机的缺点，不适用于昏暗环境或功能不明显的情况。当然，它也具有优势，即生产成本最低，并且可以在支持面部识别的ATM机器上看到。 TOF是飞行时间TIme的缩写，字面意思是飞行时间。 TOF 3D成像是连续向识别目标发射光脉冲，然后使用传感器接收从物体返回的光，并通过检测光脉冲的来回飞行时间来获得目标物体的距离。您可以简单地将TOF理解为红外测距，但是TOF是同时获取整个图像的深度信息。由于TOF方案是一种主动的光检测方法，因此它不需要依赖照明条件。同时，还需要一个收集光的滤光镜，以确保只有与发射光源具有相同波长的光才能进入。 TOF解决方案的优势显而易见。抗干扰性能更好，并且不受对象表面的灰度和特征的影响。该模块尺寸小，适合于对空间使用有更高要求的设备。由于高成本，TOF当前主要用于工业机器人领域，在消费电子产品中相对较少。结构化照明技术直到最近才出现在消费电子产品上，iPhone X自然是第一个出现。与普通结构光方法不同，iPhone X使用散斑结构光。激光穿过扩散器随机形成高度随机的衍射点，并且空间中任意两个位置的斑点图案都不相同。只要用这种结构化的光标记该空间，就将标记整个空间。将一个物体（您的脸）放入该空间中，红外透镜可以获得该物体的点阵信息。 Mi 8 Discovery Edition也使用结构光技术，但与iPhone X有点不同。它称为编码结构光。编码结构光分为时间码，空间码和直接码（目前，我不知道小米Mi 8 Discovery Edition使用的是哪种）。它的优点是参考图像是预先设计的，并且由多个非重复的子图案组成。图案在参考图像中的位置是预定的。只要在捕获的图像中找到图案，就可以直接在参考图像中查找表格以找到对应关系并完成图像匹配。这样，面部3D信息的匹配将比散斑结构的光更快，更安全。从目前的情况来看，结构化照明解决方案仍然是手机3D人脸识别的主流解决方案。其他国内手机制造商也在积极跟进，例如秋缇，欧菲，Truly，Lite-On，Sunny等模块工厂。我们也在加紧研发，我相信，随着下半年新手机浪潮的到来，将会出现更多具有结构化照明功能的手机。