有了Find X的助力，结构光是否可以成为主流？还是挺有趣的~"

今早的

Find X发布会不知道大家看了没？

正反无孔浑然一体的设计，升降式双轨潜望结构，

Face 3D结构光，系统级AI人工智能，S

uper

VOOC超级闪充等等，卖点之多，甚至连骁龙845+8GB 运存的顶级硬件配置，都只不过用了一句话就轻描淡写的带过。

图片来源：The Verge

更多的产品信息，请关注「科技美学」微信公众号的新闻推送，我们主要来聊聊结构光。

iPhone X的面容ID给我们的印象非常深刻，无论任何光线环境，只要扫脸即可解锁支付。

以现有的技术，实现

面部

建模的方式

大致有

3种：

1、双目成像：

基于双目立体视觉的深度相机

2、

TOF

：

基于红外光

的

反射

时间

3、结构光：基于红外光的结构变形

这里的媒介

——红外光，其实是泛指，TOF必须使用红外点阵，结构光

不一定，

只是面容

ID的点阵投影器使用的

散斑结构光

发射红外光而已。

双目测距

属于

被动测距

，

无法

实现像素级点对点的匹配

。

换句话说，精度差、效率差。

TOF发射多条红外线点，

经面部

反射回来

的

红外线到达的时间不一样，根据这个算出每个点的距离后建立

3D模型。

虽然比

2D成像

的精度高了很多，但是安全性仍然不如结构光。

而结构光

投射

面部

后

，

光的

排列方式发生变化

，

经摄像系统获取变化后的光结构，

对变化进行计算，

得出

面部

的

数据。

这样的的

深度数据

更

真实

，

分辨率和准确率也大幅提升。

3种

面部

建模的方式

另外，

目前商用结构光

的方案有散斑结构光和编码结构光这

2种，比如iPhone X、Find X属于散斑结构光的范畴。

以

iPhone X为例，点阵投影器投射数百个散点，

通过准直镜头将光束变为垂直光，打到衍射光学元件上

，

衍射

扫描

扩张

万个

散斑

。

其中，这些散斑也是

随机打上去

的

，每一个都不一样，衍射扫描的序列也可以随机化，形成一种防止重放欺骗的机制，但

是

设计

和生产的

成本更高

。

2013年11月，

苹果以

3.45亿美元收购PrimeSense

，

而这家公司拥有

散点的大部分专利

，

之后，苹果一直在推动

PrimeSense的深度相机

朝

小型化发展。

PrimeSense

最有名的产品是和

Xbox 360一齐推出的

Kinect

（

Kinect

2基于TOF

），投射的

每个光点和它周围窗口内的点集在空间分布中的每个位置唯一且已知

，

这些散斑在被观察物体上的大小和形状根据物体和相机的距离和方向而不同。

受限当时的技术，

Kinect

针对不同的距离使用不同尺寸的散斑，在远处的测量精度不是很高，

iPhone X原深感相机

可以理解是更小、

更强大的

Kinect

。

为了规避专利，小米

8探索版使用的

Mantis Vision

的

技术

，

投射原理非常相似，

只是编码方式不同，

由此也不用

衍射光学元件

的投影，只要将散点

均匀照射掩膜，形成上万个明暗相间的

图案

，

然后

投射出去，

导致它的成本较低

。

说到缺点，

编码

结构光接收的深度信息不如

散点

结构光

广泛、准确。

被破解的几率更大。

很多同学好奇，只是一种解锁方式，有必要这么大动干戈么？

其实，结构光远不止解锁这一种应用。

首先是支付，结构光的安全性让支付多了一重保障。

6月8日

，

OPPO

和

蚂蚁金服宣布达成战略合作伙伴关系

。

包括

OPPO智能手机支持支付宝的性能优化和高频支付场景的一步直达，以及实现基于结构光技术的3D

面部

支付

，

这也是首个支持

面部

支付

的

Android手机。

其次是美颜，或许很少有人注意这一点。

相比以往

2D平面分析用户的面部特征，结构光

可以投射数万个

识别点

，

基于高精度

的

面部

建模分析，

配合

的

智能分析

，

可以更细致

、

准确的完成

大眼

、

磨皮

等美颜效果。

再深入一点，模拟更真实的人像光效，让人物更立体，自拍更生动。

另外，

AR搭配

结构

光还有

更

逼真

的

AR贴纸

和

微表情效果

，

游戏方面也可以使用

结构光对周围环境进行精准建模，将模型

实时

导入游戏，实现虚拟

和

现实的结合，

这点对手游的影响尤为重要

。

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