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时间:2018-12-04
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1、OPPO跻身技术流3D结构光和5G技术碾压iPhoneX 不用再羡慕iPhoneX,OPPO用3D结构光和5G“秀”了一下手机的未来 OPPO在今天召开了一场技术沟通会,展示了在5G以及3D结构光上的研发进展。 去年9月,苹果在初代iPhone上市十周年之际推出的全新iPhoneX上,大胆地砍掉了沿用多年、在用户中口碑甚佳的TouchID指纹识别,取而代之的是FaceID面容识别。 经过了前期量产中的困难、产品上市后软件上不断的小修小补之后,FaceID已经具备了很高的完成度。而根据目前的消
2、息,在今年下半年发布的新一代iPhone上,FaceID将全面取代TouchID,成为所有iPhone新品的标配。 不过另一方面,由于FaceID所需的传感器非常复杂,对手机内部设计和配套算法也有很高的要求,缺乏“统一战线”的Android阵营很难快速跟进。目前Android手机中普遍采用的是基于传统前置摄像头的2D数据做的人脸识别,技术难度和安全级别相比起FaceID的3D结构光都有很大差距。 在苹果发布iPhoneX的时候,极客之选(微信号GeekChoice)曾采访过一些上游AI人脸识别公司的从业
3、人员,得到的消息是Android阵营需要1—2年的时间才有能力跟进iPhoneX的3D结构光方案。 不过现在看,可能不少人都低估了Android阵营的创新能力。在iPhoneX上市7个月之后,Android阵营就拿出来了自己的3D结构光方案,而主角是OPPO。 FaceID和3D结构光 在看OPPO这次展示的3D结构光方案之前,我们有必要先复习以下iPhoneX的FaceID。 上面这张图是苹果官方提供的为FaceID提供硬件支撑的原深感摄像头结构,图中标注了3个核心部件,分别是位于最左侧的红外
4、镜头(infraredCamera)、泛光感应元件(floodilluminator)以及最右侧的点阵投影器(dotprojector)。在用户使用FaceID的过程中,这三个部件的工作流程大致如下。 有人脸或者其他物体靠近时,泛光感应元件首先会先发出非结构性的红外光,然后红外镜头收集到反射回来的信息,形成红外图(如上图,来自iFixit)并传回手机。 如果检测到人脸,点阵投影器就会被启动,发出3万个“结构”光点,光点形成的阵列反射回红外镜头,形成包含脸部不同位置的深度数据的点云图。 有了红外
5、和深度数据,再使用A11Bionic的NeuralEngine神经网络专用加速模块,通过深度学习算法将这些数据和用户之前录入的3D人脸模型数据进行比对,就可以判断是否是本人了。 和传统摄像头直接收集自然光不同,3D结构光的不同之处在于多了可以主动发出“结构”光点的光源,红外镜头收集的是反射经过人脸等物体发射回来的光线。 图片来自OPPO 由于这种独特的设计,3D结构光可以收集到精确的3D点云数据,这是普通的RGB摄像头所做不到的。同时,由于3D结构光拥有主动发光的红外光源,因此在弱光、暗光下不
6、会受到影响。 不过3D结构光也有它的局限,相比传统的摄像头,3D结构光可以工作的距离要短一些,最长距离一般在1米左右(这个距离对人脸解锁是足够了)。另外在强光下,自然光中的光束还可能对结构光造成干扰。 3D人脸和2D人脸 在手机的人脸解锁中,由于3D结构光可以获得人脸精确的深度信息,因此可以提供超过传统指纹的超高安全级别,这也是基于3D结构光的人脸识别和目前Android手机上常见的人脸识别根本的区别。 早在Android4.0的时代,Google就为Android系统增加了原生的人脸识别功能,不过
7、那个时候的算法还很原始,识别速度慢,很容易被照片欺骗。 到去年下半年的时候,通过使用Face++、商汤科技等AI公司提供的基于深度学习的人脸识别算法,Android阵营的人脸识别体验有了一次质的飞跃,识别速度、安全性都比之前有了大幅度的改善。 支持人脸解锁的vivoX21 到了2018年,几乎所有的新上市的手机都搭载了类似的AI人脸识别功能,不少手机厂商还通过软件更新的方式,为老机型增加了人脸识别功能。 不过即便是目前的AI人脸识别已经可以做到对人脸几百个特征点进行对比,甚至还能提供一定的活体检
8、测能力,但终究还都是基于手机前置摄像头拍摄的2D照片(部分手机加入了使用前置DualPixel传感器的部景深数据,但精度有限),在保证人脸解锁体验的情况下,能实现的安全级别终究还是比较有限。 结果就是,虽然Android手机几乎都有AI人脸解锁,但没有任何一家厂商敢把人脸解锁用在对安全性要求更高的支付上(三星的虹膜识别可以做支付,但不属于“人脸”),不得不额外保留指纹识别模块。 不过如果有了3D结构光的深度数
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