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繁维科技程斯特:TOF相机下的3D人脸识别破传统识别困局

2019-06-20 15:40
来源: 镁客网

3D人脸识别的市场正在逐渐打开,相较于当前的2D识别,这种主动式,不易受光线影响的识别方式,也涌入了不少新入局者。

围绕人脸识别,红海之下会有一片新蓝海吗?近日,镁客网采访了专注于TOF相机研发的繁维科技创始人程斯特,他以TOF相机的商业应用为例,提出了他对3D人脸识别行业的一些思考。

“七年”磨一剑,始终坚持研究TOF

从两年前的iPhone X开始,3D成像技术在消费端的应用快速增长。而在行业端,围绕三维视觉的应用也进入发展新阶段。

繁维科技成立之初,市面上对于3D相机的研究还处于早期。繁维科技当时也做过双目立体视觉、多路拼接全景相机、结构光3D扫描仪等产品,拿下过安防领域的巨额订单。但是他们始终看好的是TOF,从2013年开始就一直潜心研究TOF模组。

程斯特谈到了当初坚持要研究TOF的原因,“我们对各种不同的3D技术进行了研究对比,其中对TOF技术最感兴趣,便开始更深入地挖掘它的优势。”

在谈TOF之前,有必要做个小科普。当前,比较成熟的3D成像方案主要就三种:结构光、双目视觉以及TOF(飞行时间)。

结构光最典型的应用案例是苹果的Face ID,通过发射特定图形的散斑或者点阵的激光红外图案,和原来的图像进行对比,从而测算出相应的深度信息。相较之下,TOF属于主动式,深度传感器会驱动LED等光源发出调制的脉冲红外光,遇到物体反射后,它会计算出光线发射和反射时间差或者相位差,实现距离的测量,最终产生深度信息。

繁维科技程斯特:TOF相机下的3D人脸识别,破传统识别困局

图 | 繁维科技ToF相机产品家族

可以说,既有的三种方案各有优劣,TOF的响应速度快、精度高,不易受环境光线干扰,但是功耗和成本稍高;结构光的工业化应用较多,但距离短,容易受环境光干扰;双目立体成像更适合室外强光条件和高分辨率应用,但精度不高,算法复杂。

今年以来,陆陆续续也有不少手机厂商将眼光瞄准了TOF相机,着手推出搭载TOF相机的手机。可以预见,消费端市场的打开必然会带起新一轮3D成像热。

正好处在产品量产关键节点的繁维科技,也很敏锐地抓住了市场的风向。在今年推出了两款产品TSP-V2和TSP-V3,分别适用于不同距离的深度信息获取。

繁维科技程斯特:TOF相机下的3D人脸识别,破传统识别困局

图 | 繁维科技ToF相机TSP-V3

“七年”磨一剑,从开始研发到生产出成熟、稳定的量产TOF产品,既要坐住冷板凳,也得有足够的科研实力去支撑产品的商业化的应用。

对此,程斯特显得信心满满,“之所以现在才推出这两款产品,我们是想带着一些应用一起推出,比如3D人脸识别。”

TOF相机下的3D人脸识别,解决传统CV识别的问题

人脸识别是个巨大商机,尤其是计算机视觉火热的这几年,商汤、旷视带着一众大小厂商在这个领域杀出一条红海。

但CV下的人脸识别也遇到了一些问题,比如之前人脸识别自动抓拍系统将公交车身的董明珠广告认作是闯红灯的行人。

相比较之下,3D人脸识别可以直接通过相机判定,不需要另外的活体检测或者通过一些特殊的动作来证明图像和真人的区别。

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