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繁維科技程斯特:TOF相機下的3D人臉識別,破傳統識別困局

TOF的爆發一定是伴隨著成熟的商業應用。

3D人臉識別的市場正在逐漸打開,相較於當前的2D識別,這種主動式,不易受光線影響的識別方式,也湧入了不少新入局者。

圍繞人臉識別,紅海之下會有一片新藍海嗎?近日,鎂客網採訪了專註於TOF相機研發的繁維科技創始人程斯特,他以TOF相機的商業應用為例,提出了他對3D人臉識別行業的一些思考。


「七年」磨一劍,始終堅持研究TOF

從兩年前的iPhone X開始,3D成像技術在消費端的應用快速增長。而在行業端,圍繞三維視覺的應用也進入發展新階段。

繁維科技成立之初,市面上對於3D相機的研究還處於早期。繁維科技當時也做過雙目立體視覺、多路拼接全景相機、結構光3D掃描儀等產品,拿下過安防領域的巨額訂單。但是他們始終看好的是TOF,從2013年開始就一直潛心研究TOF模組。

程斯特談到了當初堅持要研究TOF的原因,「我們對各種不同的3D技術進行了研究對比,其中對TOF技術最感興趣,便開始更深入地挖掘它的優勢。」

在談TOF之前,有必要做個小科普。當前,比較成熟的3D成像方案主要就三種:結構光、雙目視覺以及TOF(飛行時間)。

結構光最典型的應用案例是蘋果的Face ID,通過發射特定圖形的散斑或者點陣的激光紅外圖案,和原來的圖像進行對比,從而測算出相應的深度信息。相較之下,TOF屬於主動式,深度感測器會驅動LED等光源發出調製的脈衝紅外光,遇到物體反射後,它會計算出光線發射和反射時間差或者相位差,實現距離的測量,最終產生深度信息。

繁維科技程斯特:TOF相機下的3D人臉識別,破傳統識別困局

圖 | 繁維科技ToF相機產品家族

可以說,既有的三種方案各有優劣,TOF的響應速度快、精度高,不易受環境光線干擾,但是功耗和成本稍高;結構光的工業化應用較多,但距離短,容易受環境光干擾;雙目立體成像更適合室外強光條件和高解析度應用,但精度不高,演算法複雜。

今年以來,陸陸續續也有不少手機廠商將眼光瞄準了TOF相機,著手推出搭載TOF相機的手機。可以預見,消費端市場的打開必然會帶起新一輪3D成像熱。

正好處在產品量產關鍵節點的繁維科技,也很敏銳地抓住了市場的風向。在今年推出了兩款產品TSP-V2和TSP-V3,分別適用於不同距離的深度信息獲取。

繁維科技程斯特:TOF相機下的3D人臉識別,破傳統識別困局

圖 | 繁維科技ToF相機TSP-V3

「七年」磨一劍,從開始研發到生產出成熟、穩定的量產TOF產品,既要坐住冷板凳,也得有足夠的科研實力去支撐產品的商業化的應用。

對此,程斯特顯得信心滿滿,「之所以現在才推出這兩款產品,我們是想帶著一些應用一起推出,比如3D人臉識別。」


TOF相機下的3D人臉識別,解決傳統CV識別的問題

人臉識別是個巨大商機,尤其是計算機視覺火熱的這幾年,商湯、曠視帶著一眾大小廠商在這個領域殺出一條紅海。

但CV下的人臉識別也遇到了一些問題,比如之前人臉識別自動抓拍系統將公交車身的董明珠廣告認作是闖紅燈的行人。

相比較之下,3D人臉識別可以直接通過相機判定,不需要另外的活體檢測或者通過一些特殊的動作來證明圖像和真人的區別。

其次在一些較為陰暗的環境下,2D相機的效果也遠遠不如TOF,而TOF相機無需額外的補光、主動式發光模式決定了它在一些特殊環境下工作會更穩定。

繁維科技程斯特:TOF相機下的3D人臉識別,破傳統識別困局

程斯特認為從技術層面來看,3D人臉識別肯定要優於普通的2D人臉識別,而且等後續量做起來,成本也能快速降下來。「不管是在識別距離、抗干擾能力還是識別速度上,我們的產品都已經達到了業內領先。」

目前,繁維科技的TOF相機輸出的圖像解析度可達到640 x 480,提供從0.5米到10米之間的檢測距離。同時,針對戶外環境光可能帶來的干擾,他們特地優化了TOF相機的光學設計,並在演算法上下了很大功夫,大幅度提升了深度圖的質量。

繁維科技程斯特:TOF相機下的3D人臉識別,破傳統識別困局

從2013年研發TOF以來,程斯特和團隊對底層的晶元到上層的應用演算法了如指掌,對TOF的技術特性也爛熟於心。所以他們現在可以提供從硬體設計、演算法開發到產品集成的一整套解決方案。

「客戶用我們的TOF相繼可以直接輸出深度圖,做他們想要的應用,我們也能幫他們實現一些諸如計算體積、檢測人臉、動作識別、骨骼提取等在內的應用。」

除了滿足客戶一些細微的定製化需求之外,程斯特表示他們的最大的優勢便是讓TOF快速實現落地。

據了解,繁維科技目前有博士5人,研究生60餘人,分別在深圳、上海和美國萊克奧斯韋戈市設立了研發部門,藉助中、美兩地的人才優勢,對3D視覺系統的進行研究與開發。而繁維科技的TSP系列TOF相機也已經應用在智能門鎖、門禁系統、安防監控等場景。


最後

程斯特認為TOF的爆發一定是伴隨著成熟的商業應用,比如以人臉識別為核心的智能門禁、刷臉支付等應用場景。

不過,大規模應用的前提是TOF相機的穩定和成本達到預期,現在技術問題基本已經解決,接下來就是等到行業市場的爆發。

繁維科技的發展方向也很清晰:第一階段要繼續推進3D人臉識別的應用,與此同時挖掘更多有潛力的場景,比如程斯特向鎂客網透露,他們最近在和掃地機器人的客戶溝通。

至於能夠獲取深度信息的TOF相機到底會在哪個關鍵節點迎來市場爆發,我們也拭目以待。

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