小米、vivo、蘋果大混戰——人臉識別誰更勝一籌？

眾所周知，2D 紅外人臉識別、3D 結構光、3D ToF 是目前主流的人臉識別解決方案。

2D 不如 3D 理所當然，但當紅炸子雞 3D ToF 果真碾壓 3D 結構光嗎？

且聽下文分解~

2D 紅外人臉識別，本質是一種基於平面的識別。

原理是使用紅外光源照亮用戶面部，並由紅外相機捕捉圖像，然後系統將捕捉到的圖像與事先存儲的用於識別的圖像進行對比。

這種識別方式著重分析嘴寬、鼻樑長度、眼距這些顯而易見的特徵。

2D 紅外人臉識別的局限是精度低，安全不足，因此常用於設備解鎖，而不用於登錄、支付等操作。

2D 與 3D 人臉識別結果對比

小米8 的紅外人臉識別是環境適應性更好的 2D 紅外人臉識別。

儘管 2D 紅外人臉識別精度不高，但有時用照片騙下前置攝像也不失為一種樂趣?(??????)?

因為大廠 vivo 聲名鵲起的 3D ToF 是結構光技術的「同門師弟」，它有廣泛的應用前景，還有很酷炫的名字。

ToF（Time Of Flight，飛行時間），本質是一種光雷達系統。

其原理為測量近紅外光線從發射到反射回來所需時間，並以此計算出距離，最後將距離數據轉換為 3D 圖像。

它的整個測量、計算過程都是實時，能夠快速對距離變化、物體運動做出響應。

相較於 3D 結構光 ，ToF 深度攝像頭具備以下優點：

一是響應時間快、功耗低、成本低，抗干擾能力強。

二是識別距離最高可達 10 米（3D 結構光為 5 米），不過 vivo 的 ToF 3D 超感應技術為 3 米。

更遠的距離意味著更多的使用場景，近到支付拍照，遠到 3D 試衣，混合現實遊戲……

三是感測器體積更小，如此能有效縮小 3D 攝像頭模組的體積，獲得更高的屏佔比，或是隱身於屏幕之下。

看起來似乎 ToF 3D 超感應技術全方位吊打 3D 結構光，然而事實並不簡單~

所謂 ToF 3D 超感應技術有效深度信息點高達 30 萬，是 iPhone X 結構光的 10 倍，不過是以偏概全。

iPhone X 的 3D 結構光利用反射信息來確定深度，而 ToF 則是通過向面部連續發射光脈衝，利用一發一收的時間差形成 3D 圖像。

iPhone X 3D 結構光工作原理

理論上講，結構光的點陣光斑精度與有效深度信息點不能等同，另外援引一位業內人士的話：「雖然目前國內很多廠家名義上都聲稱能實現 3D 攝像頭量產，但精度和器件微型化遠不如國外廠家」。

技術可用到產品成熟是兩個概念，根源上，國產廠商仍然受到半導體製造工藝制約。

結構光與 ToF 技術對比

總的來說，理論上結構光在精度上或許更有優勢，但識別距離、速度、成本等方面相對 ToF 有劣勢，或許兩種技術在生物識別相關領域會各有側重，共同發展。

但我們仍要為國產廠商重壓之下的創新精神鼓掌，畢竟 ToF 3D 技術下半年就要商用了呢?(??????)?

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