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3D相机在人脸识别行业应用思考(一)

     人脸是人体最重要的生物特征之一,而人脸研究主要集中在人脸识别方面,人脸的表达模型分为2D人脸和3D人脸。2D人脸识别研究的时间相对较长,方法流程也相对成熟,在多个领域都有使用,但由于2D信息存在深度数据丢失的局限性,无法完整的表达出真实人脸,所以在实际应用中存在着一些不足,例如识别准确率不高、活体检测准确率不高等。


    3D人脸模型比2D人脸模型有更强的描述能力,能更好的表达出真实人脸,所以基于3D数据的人脸识别不管识别准确率还是活体检测准确率都有很大的提高。

因为2D人脸识别有一定的局限性,为了弥补不足,3D人脸识别应运而生。


     3D人脸识别现状:目前3D人脸识别在市场上根据使用摄像头成像原理主要分为:3D结构光、TOF、双目立体视觉。


3D结构光:3D结构光通过红外光投射器,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。主要利用三角形相似的原理进行计算,从而得出图像上每个点的深度信息,最终得到三维数据。基于3D结构光的人脸识别已在一些智能手机上实际应用,如国外使用了超过10亿张图像(IR和深度图像)训练的FaceId;国内自主研发手机厂商的人脸识别。


TOF:TOF简单的说就是激光测距,照射光源一般采用方波脉冲调制,根据脉冲发射和接收的时间差来测算距离。采用TOF的方式获取3D数据主要在Kinect上实现,Kinect在2009年推出,目的是作为跟机器的交互设备,用在游戏方面。主要获取并处理的是人体的姿态数据。


双目立体视觉:双目是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息,从而得出图像上每个点的深度信息、最终得到三维数据。


版权声明:本文为CSDN博主「安静的少女Jasmine」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接:

https://blog.csdn.net/molixuebeibi/article/details/91880162  


     以上为网络上原文摘抄,仅为了普及人脸识别基本概念和技术思路,下一篇重点看差异。


     永利皇宫4633D相机模组采用mems技术,精度大概是同类产品提高十倍,相应的价格就。。。呵呵。

网站编辑:永利皇宫463现在官网 发布时间:Sep 26,2021
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