苹果收购以色列著名，人脸识别元年
二维人脸识别兴起于 人脸识别则兴起于苹果 。
人脸识别以其非接触、便捷、易采集等特点 ， 在众多生物识别技术中脱颖而出 ， 成为人工智能兴起的典型应用之一 。
但目前应用的主要是二维人脸识别 ， 平面图像由于缺乏深度信息常受到遮挡、光照等影响 ， 并且防伪能力较差 。
而近几年开始崭露头角的三维人脸识别则在这方面有更好的效果：误识率小于百万分之一 ， 拒真率小于 0.01%， 在手机、智能门锁、高级别的安检通关等领域逐渐开始发挥作用 。
三大技术方案
业内普遍认为 ， 利用人脸的三维信息进行识别 ， 更有助于克服二维人脸识别的困难 。
三维人脸识别 ， 包含了人脸的空间信息 ， 是人脸本身固有的信息 ， 对外界条件的变化有更好鲁棒性 。 目前 主流的三种技术方式包括双目技术、TOF 技术 ， 以及结构光技术 。 但三种技术路径各有利弊 ， 也是业界的主要争议点之一 。
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结构光是通过红外激光器 ， 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反射的结构光图案 ， 根据三角测量原理进行深度信息的计算 。
ToF则是通过红外发射器发射调制过的光脉冲 ， 遇到物体反射后 ， 用接收器接收反射回来的光脉冲 ， 并根据光脉冲的往返时间计算与物体间的距离 。
基于 双目立体视觉的深度相机和基于 ToF、结构光原理的深度相机不同 ， 类似人类的双眼 ， 依靠拍摄的两张图片间的视差来计算深度 ， 也称为被动双目深度相机 。
理论上来说 ， 相比于 3D 结构光 ， ToF 具有结构简单、理论成本低、抗干扰性更好、远距离精度高等优势 。 虽然理论上更为优秀 ， 但 ToF 目前实际应用中还达不到理论水平 。 结构光则在综合表现中更为均衡 。
从底层硬件到算法、方案 ， 三维人脸产业链正在逐步铺开
再透视三维传感产业链 。 可以看到 ， 行业可以划分为 上游器件、中游传统厂商 ， 以及下游的各种场景应用厂商 。这一产业链与许多传统产业相耦合 ， 同时也有不少创新企业正在进入 。
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具体来说 ， 衍射光学元件 DOE 位于三维传感行业的底层 ， 此前该领域的主要玩家是德国的 CDA、奥地利的 AMS（艾迈斯半导体）及台湾的 Himax（奇景光电）等 。 下一环为光学模组 ， 主要厂家包括舜宇、欧菲光、富士康等 。
往下延伸 ， 则是三维传感：华为、联想、小米等手机、通信厂商都是主力 ， 奥比中光等则成为新晋成员 。 其后则是手势识别、行为分析、人脸识别等具体应用的三维传感：海康、Oculus、旷视、的卢深视等都是入局者 。
另外中国的传统厂商 ， 如川大智胜、汉王、新兴厂商商汤等也都在布局 。
不得不提的是 ， 从底层打造硬件的驭光科技 ， 从衍射光学器件 DOE 入手 ， 打破了一些国外厂商的垄断 ， 2017 年完成 A 轮融资 ， 今年已完成 B 轮融资 。 而三维人脸识别算法和方案商的卢深视已经从算法、方案到打造自己的深度摄像头 ， 深度摄像头是为了达到更好应用效果而进行的延伸 ， 的卢深视目前已落地门锁、安防等 B 端场景中 。 今年完成 B+ 轮融资 。 率先在手机领域崭露头角的奥比中光 ， 也已落地多家手机厂商 ， 及零售、制造等行业 。
人工智能带来的算法、软件等正在兴起 ， 同时硬件厂商也在试图突破 。 目前微软、索尼等还占据主导地位 ， 三维人脸识别的芯片也更依赖国外 。 但中国厂商由软到硬 ， 正在逐渐抓住机会 。
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