3D人脸识别不断的发展,在技术上有何难点

  • 2018-02-22

虽然人脸识别技术经历了较长的研究阶段,但至今还是被认为是生物特征识别技术中较为困难的研究课题之一,其原因在于背景环境的复杂多样在进行人脸识别前需要先对监控场景中的人脸进行定位,即人脸检测。人脸检测的正确与否直接影响人脸识别性能。当监控场景的背景较为复杂时,人脸检测率也会随之降低,因此能够适应复杂背景环境的人脸检测算法是人脸识别技术的难点之一。

人脸识别方法大致可以分为两类:基于2D人脸图像的人脸识别和基于3D人脸图像的人脸识别。其中2D人脸识别是通过2D摄像头平面成像,无法接收物理世界中的第三位信息(尺寸和距离等几何数据),即使算法及软件再先进,在有限的信息接收状态下,,安全级别终究不够高,通过照片//视频/化妆/人皮面具等方式可以很容易进行破解,无法满足智能手机安全级别的需求。

3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像,能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息,从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界,并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了,分析判断的准确性有了极大的提升,人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态,适合金融领域和智能手机等安全级别要求高的应用场景。

人脸识别技术

1、三种主流的3D成像技术

  (1)结构光(StructuredLight):结构光投射特定的光信息到物体表面后,由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息,进而复原整个三维空间。

  (2)TOF(TimeOfFlight,飞行时间):通过专有传感器,捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间,判断物体距离。

  (3)双目测距(StereoSystem):利用双摄像头拍摄物体,再通过三角形原理计算物体距离。

奥比中光是人脸识别技术的硬件提供商,代表产品为3D结构摄像头。由手机芯片厂商台湾联发科投资,奥比中光的相关人士表示,目前全球能量产结构光方案3D摄像头的,只有四家公司:苹果,英特尔,微软以及奥比中光。


分享到: