一个小小的3D传感器要花多少功夫才能构建好整个人脸识别系统 - 黄豆酱3的日常工控博客工控论坛

张女士

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发表人：m_xiang

发表时间：2018/7/9 14:58:00

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本栏论题：

一个小小的3D传感器要花多少功夫才能构建好整个人脸识别系统 [4515]

    2017年9月，苹果公司发布新品IPhone X，首次将3D传感技术运用到手机当中，也将该项技术广泛地带入大众视野中。由于苹果公司的技术不共享，安卓手机何时才能用上3D传感技术一时成为大讨论，当时不少人都认为，安卓在3D传感技术上落后苹果2至3年，至少得到2019年才能看到搭载3D传感技术的安卓手机诞生。
    2018年6月，在IPhone X发布过去不到一年的时间，OPPO Find X在巴黎卢浮宫前发布，成为安卓阵营中首款使用了3D传感的手机。为OPPO提供3D传感技术支持的，就是奥比中光。据了解，奥比中光成立于2013年，是继苹果、微软、英特尔之后，全球第四家能够量产消费级3D传感器的公司。
    7月6日至7日，奥比中光副总裁陈挚受邀出席由深圳市人工智能行业协会主办的首届全球人工智能创业者大会。会上，陈挚不仅分享了奥比中光在手机3D传感方面做出的成绩，还分享了在人工智能时代下3D视觉的发展趋势，以及未来3D视觉如何为各行业赋能。
    从“看见”到“看懂”，3D点亮人工智能之眼
    简单地说，人工智能的作用是让机器模拟或延伸人的智能，达到辅助或替代人类劳动的目的。对人类而言，视觉是一项最重要的功能，没有了视觉，人类就无从认识和学习世间万物，对机器而言也是如此。
    “让机器像人一样行动，第一步是让机器‘看见’，第二步是让机器‘看懂’。”陈挚说，目前业内在让机器“看见”和“看懂”二维世界上，已经有较为成熟的技术和解决方案。比如安防摄像头能够捕捉人脸信息，通过静态比对或动态比对，识别出重点人员，甚至能帮助警方直接抓捕犯罪嫌疑人。
    但要让机器的行动能更加接近人，只掌握长和宽的信息是远远不够的，缺乏了深度信息，机器就无法像人一样，知道物体的远近、凹凸形状等，也就无法更好地对事物做出反应和判断，像人一样“看懂”。
    尤其在金融等需要极高安全系数的1：1身份认证场景中，深度信息就显得更加重要。陈挚说，三维信息能呈现出人脸模型，一方面能确认验证者是真人而非照片，防止用照片顶替的情况出现；另一方面，三维视觉中信息更加丰富，能够确认验证者身份的“证据”更加充分。“这也就是为什么只有搭载3D摄像头的手机才能做到刷脸支付，而普通手机却不行的原因。”
    此外，在安全保障方面，陈挚表示，人脸属于隐私的一部分，但如果人脸识别只依靠二维信息，人脸的隐私安全则难以得到保障，别人甚至能够用一张照片攻破门禁系统，或者登陆支付软件。如果能在识别中融入深度信息，则能很好的避免上述情况发生。
    “人类本身就生活在三维的空间里，要让机器像人一样能‘看懂’，首先就就要让机器能像人一样‘看见’三维世界，从这个角度来看，3D视觉一定是未来发展的大趋势。”陈挚说。
    根据智研咨询发布的《2017-2023年中国3D摄像头行业市场运营态势及发展前景预测报告》，由于人工智能等技术的发展，智能手机、汽车等行业的需求增长，全球3D摄像头市场规模迅速扩大。数据显示，全球3D成像和传感器的市场规模在2016-2022年的复合年均增长率为38%，2017年市场规模18.3亿美元，到2022年将超过90亿美元。
    技术界中的“高富帅”，3D传感不是组装手机那么简单
    在使用3D传感的消费级产品中，第一个具有划时代意义的是2010年上市的Xbox Kinect，第二个就是IPhone X。这两款产品的问世，让消费者认识到了全新人机交互的方式。尤其是IPhone X，将3D视觉技术浓缩到了人们随身携带、触手可及的物品上，真正将3D传感技术传播开来。
    但一直以来，3D传感一直都被国外的巨头企业，如苹果、微软、英特尔掌握，国内在这块的研究几乎空白。陈挚说，奥比中光成立于2013年，2015年自主研发的3D传感芯片MX400流片成功，成为国内第一家拥有3D传感全自主知识产权的供应商，填补了国内在3D传感技术的空白。而在此之前，国内的3D传感设备几乎都来自美国、以色列等国家。
    但3D传感涉及到的技术和工艺极其复杂，不是拍拍脑袋，说做就能做的。正是因为技术门槛高，所以放眼全球，真正有量产能力的，全是国际知名的大企业。
    据了解，奥比中光的核心研发人员来自麻省理工学院、加州大学伯克利分校、新加坡南洋理工大学等知名学府，同时还包括曾任职于苹果、IBM、AMD等全球五百强企业的资深技术专家。但即便有如此“豪华”的研发团队阵容，奥比中光从公司成立，到第一代芯片流片成功，花费了2年的时间；流片成功3年后，搭载奥比中光3D摄像头的手机才问世。
    陈挚在采访中告诉亿欧，3D视觉涉及多项技术，如光学测量、芯片、软件、算法、3D光学，元器件的设计等等，除了单项技术需要突破外，实现3D视觉最大的难点在于技术的耦合度。
    “组装手机或者电脑，只要把各个零配件凑齐，按位置放好就行了，但技术的耦合不是这么回事，它要复杂得多。”陈挚说，比如研发一个使用结构光方案的3D传感器，光线要通过激光发射器，发射出去再接收回来。激光发射出去映射在物体上的点的大小、结构、排布，都需要从光学设计的角度进行严格考量；在接收发射出去的光时，要减少环境、距离等环境对光的影响，又要在算法层面<