除了结构光，人脸识别还有哪些方案？双目人脸识别解决方案就找佩特科技

虽然iPhone X的刘海经常被大家吐槽，但不可否认的是Face ID再次引领了智能手机潮流，国内厂商也在3D人脸识别方向发力，如前期发布的小米8探索版和OPPO Find X ，也采用了3D人脸识别方案。人脸是3D的，所以人脸识别的关键在于人脸深度信息的获取。目前常用的深度信息获取有三种方法，第一是双目摄像头匹配，第二是TOF，第三就是目前火热的结构光。

1、双目摄像头匹配

先来看看双目摄像头匹配，它完全基于图像处理技术，通过寻找两个图像中相同的特征点得到匹配点，经过三角测量法来进行立体探测，从而得到深度信息。

在普通的双目测距中，光源是环境光或者白光这类没有经过编码的光源，图像识别完全取决于被拍摄物体本身的特征点，如果拍摄物体存在变化，每一次双目匹配都需要重新提取特征点，要求占用很高的计算资源，导致实时性很差，同时也继承了普通RGB摄像头的缺点，在昏暗环境下或者特征不明显的情况下并不适用。

当然啦，它也有好处，就是制作成本最低，在支持人脸识别的ATM机上就能看到它的身影。佩特科技最近推出的双目人脸识别解决方案，同时推出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头，利用红外立体成像检测等技术，完成活体检测功能，实现精准的识别判定，识别精度高、速度快，人脸识别准确率可达到99.7%，极大地提升业务效率和安全性，给用户带来极致的“刷脸”体验。

2、TOF

TOF是Time of flight的简称，直译过来就是飞行时间的意思。TOF 3D成像是通过给识别目标连续发射光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲的来回飞行时间来得到目标物的距离。你可以将TOF简单理解为红外测距，只不过TOF是同时得到整副图像的深度信息。

由于TOF方案是主动光探测方式，不需要依赖光照条件，同时它也需要一个搜集光线的带滤波片镜头，保证只有与发射光源波长相同的光才能进入。

TOF方案的优点很明显，抗干扰性能更好，不受物体表面灰度和特征的影响，模组体积小巧，适用于对使用空间要求较高的设备上。由于成本较高，目前TOF主要应用在工业机器人领域，在消费级电子产品上较为少见。

3、结构光

结构光技术也是最近才出现在消费级电子产品上，首先亮相的自然是iPhone X了。

不同于普通结构光方法，iPhone X采用了散斑结构光，激光通过扩散器上随机形成具有高度随机性的衍射斑点，空间中任意两处的散斑图案都是不同的。只要在空间中打上这样的结构光，整个空间就都被做了标记。把一个物体（你的脸）放进这个空间，红外镜头就可以获取这个物体的点阵图案信息。

小米8探索版也是采用了结构光技术，不过与iPhone X有点不一样，它的叫编码结构光。编码结构光分为时间编码、空间编码和直接编码（目前不知小米8探索版使用哪种），它的优势在于参考图像是经过预先设计的，由多个不重复的子图案组成，每一个子图案在参考图像中的位置是预先确定的。只要在拍摄到的图像中找到一个图案后，可以直接在参考图像中查表来找到对应，完成图像的匹配。这样一来，人脸3D信息的匹配会较散斑结构光更快，更安全。

从目前的情况来看，结构光方案依然是手机上3D人脸识别的主流方案，国内的其它手机厂商都在积极跟进，丘钛、欧菲、信利、光宝、舜宇等模组厂也在抓紧研发，相信在下半年新机潮来临的时候，会有更多采用结构光的手机出现。