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深度摄像头实现人脸解锁,「光贞智深」选择采用红外随机散斑结构光

转载时间:2021.12.20(原文发布时间:2018.05.31)
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去年 9 月,美国苹果公司发布了智能手机 iPhone X,首次在智能手机上前置深度摄像头,支持人脸3D数据采集,并实现基于3D信息的刷脸解锁功能。后经业内人士拆解分析,了解到其采用的是红外随机散斑结构光成像技术。

我近期接触到一家致力于深度识别技术研发的公司——「光贞智深」,其研究的的核心技术就是利用 830nm/940nm 红外随机散斑结构光实现深度成像。目前团队已经开发出两种方案,一种是基于芯片的深度成像,一种是基于纯软件算法的深度成像。

光贞智深认为,深度信息正在手机、工业测量、无人车、机器人、监控行业、增强现实方面得到应用。

公司市场总监李志华介绍,“目前实现‘刷脸’功能的手机并不在少数,采用的均是传统的平面摄像头。相比较而言,深度摄像头因为同时采集了纵向距离信息,能够更好的感知三维空间,对照片、视频等‘平面型’欺诈手段能做到天然防伪,因此安全等级更高;同时其采集的信息也更丰富,在误识率和拒真率上表现较传统摄像头都更好。”

值得一提的是,深度摄像头采用近红外激光主动投射能够适应黑暗环境,所以在夜间使用手机也可实现面部识别。

深度摄像头实现人脸解锁,「光贞智深」选择采用红外随机散斑结构光

从左到右的成像效果依次为:光贞智深、微软 Kinect(结构光技术)、国内 A 竞品

光贞智深创始人兼 CEO 余大勇告诉 36 氪,目前光贞智深纯软件算法的方案已经具备多项突出优势,包括:

成像快,Android 手机达到 30fps;

光学畸变容忍度达5%,可降低对光学器件工艺要求,提高生产良率,且抗机械变形即抗摔;

装配过程无需调节,降低人力成本和设备成本,保证量产能力;

更好的亚像素估计,提高 Z 轴测量精度;

快速初始校准算法,一帧图像时间可完成全部形变、温度校准和成像计算;

同一算法,可以用于主动单目和主动双目,都能高质量成像;

在手机人脸解锁场景,速度快,能提供更好的用户体验;

集成到智能手机上时,因为不需要独立的芯片,此方案具有成本低、体积小的突出优点。

光贞智深还拥有基于芯片的成像方案,能够根据市场特点提供定制化解决方案。

光贞智深目前正与国内知名光学模组厂商接触,已制作适用于智能手机的深度摄像头 Demo,并开始和多家手机厂商接触,将以“光贞智深+光学模组厂商”的组合形式为智能手机厂商提供深度摄像头。

Canalys 数据显示,2017 年中国智能手机市场总出货量为 4.59 亿部,而随着智能手机对 3D 面部识别的需求增加,使市场对深度摄像头的需求日趋强烈。同时,光贞智深还将涉足工业检测、民用门禁系统等领域。

按照每年 1000 万部手机计算,手机深度摄像头模块年营收将超过数千万元。由于光贞智深在手机深度摄像头方面提供软件算法,所以基本不需要其他的成本。

未来,光贞智深希望向 3D 建模打印、工业流水线检测、军/民门禁系统、AR应用、体感控制、手势识别、智能物流监测等方向延伸拓展,余大勇表示,“这些都是深度识别技术所适应的领域,在这些领域我们将提供以深度识别为核心、集成上层硬件和软件应用的整体解决方案。”

光贞智深已于 2016 年完成天使轮融资,团队前身是清华大学天津电子信息研究院深度识别项目组,经过多年的技术积累,在深度测量、人体姿态识别、手势识别方面取得多项成果,并形成了完整的解决方案。而为了更好实现技术落地,团队创立了光贞智深,希望将深度视觉感知技术应用于更多领域。

36氪企服点评

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