人脸识别技术大起底，最新方案了解一下
这两年，随着科技的迅速发展，人脸识别已经逐渐成为了新时期生物识别技术应用的重要领域，忘记密码了？没事儿，咱还可以“刷脸”！那么最新的人脸识别技术发展到哪一步了？
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，人们也比较熟悉这样的识别方式。不过，这种方式的缺点其实非常明显，光线的限制性非常大，并不能满足实际的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
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）。
3D结构光（Structured Light）
3D结构光技术的基本原理是，通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。简单来说就是，通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再将获取到的信息进行更深入的应用。
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。
采用3D结构光技术作为人脸识别的手机都有哪些？
iphone x／xr／xs／xsmax
去年iphoneX上市可谓是引起了全球所有人的注意，因为iphoneX代表着苹果未来的手机的模样，自然也是汇聚了苹果最顶尖的技术。要说iphoneX身上最值得我们记住的黑科技，那当然是苹果的faceId人脸识别功能啦，苹果的faceId不仅能给屏幕解锁，而且其安全程度已经可以达到支付级别了，同时在今年发布的一些列新机中人脸识别已经自然成了标配。苹果的这项技术的发明走在了安卓阵营前面，也给安卓手机厂商指明了一个技术创新的方向。
oppo Find x
时隔一年，在安卓手机厂商的努力下，安卓手机也开始使用了类似苹果face id一样的技术，比如oppo find x的O－Face 3D结构光技术，oppo官方称解锁速度过程只需要0．5s的时间，Find X的3D相机可以发射出15000个光点，容错率高达百万分之一，已经远远超过普通的2D面部了以及现有的指纹识别的，目前也已支持支付宝和微信支付了。
mate20pro
除了oppo Find X de O－Face 3D 外还有一家安卓手机厂商也研发出了3D结构光的人脸识别技术并且已经在自家旗舰产品中投入使用了，那就是华为及自家旗舰华为mate20pro。华为mate20携带了自家研究的3D结构光技术，高精度人脸识别技术和支付安全技术，同时支持支付宝和微信支付，通过点阵投影，不仅使安全识别的安全性提高了，还支持最快0．6s的解锁速度。同时3D结构光技术可以配合高清前置摄像头实现3D建模，将现实中的物体变成你手机中的玩偶，可玩性极高。
ToF（Time Of Flight）
ToF是3D深度摄像头的其中一种方案，是结构光的同门师弟。ToF测距有单点和多点两种，其中手机上一般会用多点测距。多点测距的原理和脉冲的单点测距类似，但是其收光器件为CCD，即带电荷保持的光敏二极管阵列，对光响应具有积分特性。基本原理是激光源发射一定视野角激光，其中激光时长为dt（从t1到t2），CCD每个像素利用两个同步触发开关S1（t1到t2）、S2（t2到t2＋dt）来控制每个像素的电荷保持元件采集反射光强的时段，得到响应C1、C2。物体距离每个像素的距离L＝0．5＊c＊dt＊c2／（c1＋c2），其中c是光速（该公式可以去除反射物反光特性差异对测距的影响）。简单来说就是，发出一道经过处理的光，碰到物体以后会反射回来，捕捉来回的时间，因为已知光速和调制光的波长，所以能快速准确计算出到物体的距离。
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。
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。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。
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。
总结
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。
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