3D人脸识别的“备胎”,能转正吗?

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这个3D人脸识别的“备胎”,能转正吗?

facial recognition software assembling the face of a young man

3D人脸识别市场正在快速增长——根据Trend Force的预测, 3D传感市场规模将呈现几何式增长,2020年可达到108.9亿美元,而到2023年这个数据将达到180亿美元;3D人脸识别在智能手机市场的渗透率也将从2017年的2.1%提升到2020年的28.6%。

3D人脸识别的技术抉择

不过,市场蛋糕虽然好吃,但能否吃得上,就要看你是否有锋利的“技术之刃”去切蛋糕了。目前用于智能手机的3D人脸识别的主要技术选项有两个,一个是结构光方案,另一个是ToF(Time of Fly,飞行时间)方案。

其中商用最为成熟的是“结构光”方案。结构光技术的规模商用很大程度上要归功于苹果,其在iPhone X上率先抛弃了以前的指纹识别功能,采用了结构光3D人脸识别技术。从市场反馈来看,从最初大家的好奇、质疑,到现在的风平浪静,显然这个技术是禁得住用户挑剔的。对于其他厂商来讲,苹果此举肯定是将可能的“坑”都趟过之后做出的选择,所以自己选用相同的技术也应该比较保险,因此在结构光3D人脸识别身后的追随者着实不少。

与之相比,ToF方案则像是个“备胎”。就ToF的技术“颜值”来讲,这种待遇确实有些令人“憋屈”,但是市场有时候就是讲究先来后到,迟到者如果想翻盘,想“备胎转正”,必须要证明自己有更多的过人之处。过去这两年,ToF一直在努力证明“我能行”。

Can the “spare tire” of 3D facial recognition move into the mainstream?

图1,ToF手机3D人脸识别方案示意图(图片来源:网络)

从工作原理上讲,3D结构光技术是通过近红外激光器,将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上,再由专门的红外摄像头进行采集,由于这种具备结构特征的光线,会因被摄物体的“深度“而发生变化,通过对采集的图像相位信息进行比对和计算,就可以得到深度信息,从而获得测量对象的三维结构。

ToF技术在做3D人脸识别时,则是由“面光源”发射持续不断的光脉冲,光线遇到不可穿透物体时发生反射,就可以通过测量反射光线到接收器的时间,来测算光源与物体的距离,由此得到有“深度”的被测物体3D图像。

从理论上讲,结构光技术在精度和分辨率上都要更胜一筹,可是ToF也有很多不能拒绝的优势:

  • 结构光技术在获得图像信息后还需要更多的后处理才能“算”出深度信息,而ToF的测量手段更直接,不需后处理,时延小,响应速度更快。
     
  • 不需要后处理的ToF方案,还节省了相关处理系统带来的成本和功耗,显著降低技术门槛。
     
  • ToF方案所需元器件更少,体积更小,在空间受限的手机应用中会更受欢迎;而且这也令其在机械特性上更皮实。
     
  • 与结构光这种光学方案相比,ToF更不易受环境光的干扰。
     
  结构光 ToF

基础原理

单相机和投影条纹斑点编码

红外光反射时间差

响应时间

弱光环境表现

良好(取决于光源)

良好(红外激光)

强光环境表现

中等

精确度

中等

分辨率

中等

识别距离

短,受光斑图案影响

中等(1-10米),受光源强度限制

硬件BOM成本

中等

软件复杂度

中等

中等

功耗

中等

表1,结构光和ToF技术特性比较

根据两者的特性,有人曾经得出结论,认为结构光技术更成熟,更适合静态场景,是智能手机前置人脸识别首选;而ToF方案在远距离下噪声较低,适合动态场景,因此更适合配置在手机后置摄像头上,以期在AR、VR等应用上一展身手。

可对于ToF技术来说,AR、VR毕竟是遥远的“将来时”,而前置人脸识别则是个现实的大市场,显然不应被漠视。因此在3D人脸识别市场,结构光和ToF技术的碰撞在所难免。

ToF技术在行动

如今,ToF技术供应商已经在用实际行动为市场和用户打强心针了。比如英飞凌推出的REAL3™系列3D图像传感器,就是一个可商用的成熟方案。

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图2,英飞凌REAL3™系列3D图像传感器系统框图(图片来源:英飞凌)


在ToF优势技术基础上,REAL3™还有不少自己的“发挥”:

  • REAL3™系列可支持至少3.8万个深度点,每一个像素的测量深度达到毫米级,错误率小于百万分之一,更为安全可靠。
  • 为了抵抗环境光干扰,REAL3™采用了专利的SBI(背景干扰抑制)技术,可瞬间消除所有不相关信号,实现出色的摄像头性能。
  • REAL3™系列的摄像头模块只有两个主要组件:REAL3™图像传感器和照明电路,且它们之间不需要任何机械基线,大大简化了装配调试的难度,增强了机械稳定性和机械强度。
  • 当然,这样的摄像头模块也更小,只有11mm × 7mm ×4mm,可为智能手机节省宝贵的空间。
  • 此外,REAL3™还内置了一个集成式眼睛安全电路,满足安全要求,与其他需要外部眼睛安全电路的方案相比,减化了BOM。

Can the “spare tire” of 3D facial recognition move into the mainstream?

图3,英飞凌REAL3™系列3D图像传感器令整个ToF 摄像头模块更加简单而稳健(图片来源:英飞凌)

目前,基于ToF技术的REAL3™已经实现了成功商用——LG G8 ThinQ手机的前置摄像头模块,采用的就是基于REAL3™的方案。英飞凌还透露,下一代的REAL3™ ToF图像传感器还将使用先进的微透镜技术,提高灵敏度,并在尺寸和功耗上进一步优化。

当然,与结构光技术相比,ToF作为一个后来者,在技术打磨、商用验证以及配套供应链完善上还有不少路要走。不过好消息是,知名分析师郭明錤预测苹果有望在2019年iPhone中采用ToF技术,如此传闻成真,将会成为ToF商用拓展的重大利好!届时,这个3D人脸识别的“备胎”转正,在市场上登堂入室,必将演绎出有许多好看的戏码。

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