3D Sensing Technology With 10X More Sensor Points Than Apple's Face ID
一文看盡雙目攝影、結構光、ToF 和雷射雷達技術；一文深入瞭解奥比中光、华捷艾米、的卢深视、Pico 和镭神智能；2大趨勢、2大核心技術。
開篇
最近小編深感疲憊，主要是 2 個熱點話題給鬧的。一個是「996」，前段時間引起了熱烈的討論，一周工作 6 天，每天工作 12 個小時，如果禮拜天做工一天，基本上就沒有什麼休息時間了，當然我也聽說個一個工作方式，叫做「5+2、白+黑、夜總會」，解釋一下就是一周工作 7 天、白天和晚上都工作、晚上總是開會，總結一下就是又忙又累。
另外一個熱點就是貿易戰，有人說「華為、海康必有一戰」沒有想到的卻是貿易戰，AI 智道並沒有去蹭這個熱點話題，去寫點文章吸引一下關注或訪問量，不過天天要看這些相關的文章，實在是太多了花費了不少的時間去瞭解，不看也不行。故而耽誤了碼文字的時間，導致 AI 智道遲遲不能更新，畢竟我碼文字有兩個原則：
如果你看了小編的文章，覺得沒有價值那就是浪費你的時間；
如果我寫的文章訪問量不大，那就是浪費小編的時間。
貿易戰中兴、华为、海康、大华都牽涉其中，這些都是大企業，差不多都在建設自己的生態圈（合作夥伴），不過個人建議大企業還是要給廣大的中小企業留一條路，超高的成長率（明顯高於市場平均成長率）在市場總量不變的情況下，差不多就是從別人的地盤裡搶糧食，當然這是市場法則，也無可厚非。
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| 巴楚胡楊 |
說起貿易戰，小編就想起了一種植物，新疆有一總樹名叫胡楊，胡楊有三個特點，我記得當地人給我介紹過，「生而千年不死、死而千年不倒、倒而千年不朽」，希望對岸中國的領頭羊企業能夠擁有胡楊的特質。
前言
當安控不再是安控，AI 不再是 AI 的時候，二者的邊界模糊了。小編陷入了深思，到底安控行業的發展趨勢是什麼？
經過 3 個多月（自春節以來），小編拜訪了大量的客戶、合作夥伴、產品供應商，發現 AI 賦能安防的未來2大發展趨勢：
3D人臉辨識
非人臉辨識
對岸中國有 4 家 AI 獨角獸企業（云从、依图、旷视、商汤），都以人臉辨識技術起步，並名揚天下，據小編的瞭解均是基於 2D 圖像（ RGB 攝影機）的人臉辨識，當人臉庫是 2D 圖像時，用 2D 技術自然是沒有問題的，但是當需要金融級支付技術的時候，就需要唯一性和準確性，並能防欺騙，2D 技術無法完美解決活體辨識，故而人臉辨識的發展，逐步從 2D 走向 3D 辨識，這是趨勢之一。
人臉辨識技術存在著天然的適用場景，比如人證合一比對（身份證實名認證）、人臉門禁系統、人臉考勤系統等場景，這些都是基於人臉，故而存在市場剛需。
除此之外，因為存在隱私保護和數據安全的雙重要素，世界範圍內，對是否採用人臉辨識技術，用於影像監控尚存在較大的爭議和分歧，比如前段時間就發生了「經過三個多月的議會討論，最終 8:1 投票通過，禁止舊金山的政府機構使用人臉辨識技術」，而電腦視覺技術的發展，足以達到商用的程度，如果不能人臉辨識，剩下的自然就是非人臉辨識，可以是人體特徵辨識、車牌辨識、物體辨識、行為辨識等其它形式。這也是一種趨勢。
大勢所趨
如果 3D 人臉辨識和非人臉辨識兩大趨勢成立，那麼如何實現 3D 人臉辨識和非人臉辨識，就是擺在 AI 企業面前的兩個技術問題，這正是本篇文章小編要為大家介紹的「深度攝影機技術」。寫文章要有深度，做 AI 同樣需要有深度，深度可以全資訊刻畫一個目標對象，透過現象看本質。
深度攝影機的分類下圖所示：
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深度攝影機的分類
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目前市面上主流的人臉門禁系統，活體檢測採用的就是雙目攝影機，結構光攝影機主要應用手機（典型代表 iPhone X）和人臉門禁系統（尚未普及），ToF 還是一項新技術，主要用於物體測距。接下來小編就帶大家領略一下這 4 大技術。
雙目攝影技術（Stereo System）
由兩個單目攝影機組成（兩個攝影機之間的距離叫「基線」是已知的），透過這個基線，來估計每個像素的空間位置，來測量物體與我們之間的距離，克服單目攝影機無法知道距離的缺點。雙目相機測量到的深度範圍和基線有關，基線距離越大，能夠測量到的就越遠。
優點：可用於室內也可用於室外。
缺點：配置與標定較為複雜，其深度和精度，受雙目的基線或者解析度所限，並且視差的計算，非常消耗電腦運算資源，在現有的條件下，計算量是雙目的主要問題之一。
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| 平視雙目立體成像原理圖（來源：沈子恒） |
平視雙目立體成像原理圖，兩攝影機的投影中心連線的距離，即基線距離B。兩攝影機在同一時刻，觀看時空物體的同一特徵點 P，分別在「左眼」和「右眼」上獲取了點 P 的圖像，他們的座標分別為Pleft=（Xleft,Yleft）；Pright=（Xright,Yright）。將定兩攝影機的圖像在同一平面上，則特徵點 P 的圖像座標的Y座標一定是相同的，即Yleft = Yright =Y。由三角幾何關係，可以得到如下關係式：
視差為：Disparity=Xleft-Xright.由此可以計算出
特徵點P在攝影機座標系下的三維坐標：
因此，左攝影機影像面上的任意一點，只要能在右攝影機影像面上，找到對應的匹配點，就完全可以確定該點的 3D 座標。這種方法是點對點的運算，像平面上所有點，只要存在相應的匹配點，就可以參與上述運算，從而獲取對應的 3D 座標。
目前市面上主流的活體檢測和防偽解決方案，主要是採用雙目攝影技術，相比較結構光和 ToF 方案，價格更加低廉，模組也比較成熟。
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| EP36WDLDIR雙目攝影模組（圖片來源：视派尔） |
典型代表：深圳视派尔公司的 EP36WDLDIR雙目攝影模組
低功耗 USB CAM，支持高清攝影機功能，支撐 WDR，強光抑制，暗光補償，人像優化，場景優化。
主要產品特性
1/2.7E"工業級 200 萬高清圖像感測器
RGB: 寬動態 115DB
IR：80DB適合複雜的光線環境
0.01Lux(F=1.2)超低照效果
功耗 3.0 W
相容 Windows、Linux、MAC 多種系統
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| 深圳视派尔系列產品（紐豪斯拍攝） |
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| 雙目成像效果（紐豪斯拍攝） |
3D 結構光技術
雙目攝影機具備一定的深度探測功能，有一定的深度，但屬於被動方式。真正意義上的 3D 成像，當屬於主動光源的 3D 結構光技術，採用的是結構光法。
結構光法 (Structured Light)，透過向表面光滑無特徵的物體，發射具有特徵點的光線，依據光源中的立體資訊，輔助提取物體的深度資訊。具體的過程包括兩個步驟，首先利用雷射投影機，向目標物體投射可編碼的光束，生成特徵點；然後根據投射模式與投射光的幾何圖案，透過三角測量原理，計算攝影機光心，與特徵點之間的距離，由此便可獲取生成特徵點的深度資訊，實現模型重建。
這種可編碼的光束就是結構光，包括各種特定樣式的點、線、面等圖案。結構光法解決了物體表面平坦、紋理單一、灰度變化緩慢等問題。
因為實現簡單且精度較高，所以結構光法的應用非常廣泛，目前已有多家公司，生產了以結構光技術為基礎的硬體設備，如 Prime Sense 公司的 Prime Sensor、微軟公司的 Kinect 和華碩公司的 Xtion PRO LIVE 等產品。
結構光三維視覺原理圖（來源於網絡）
深度圖效果：結構光 vs. 雙目攝影
下圖左是普通雙目立體視覺深度攝影機，拍攝的圖像，和對應的深度圖結果；下圖右是結構光法的深度攝影機投射的圖案，及對應的深度圖結果，明顯可以觀察到在同樣的場景下，結構光法得到的深度圖更完整，細節更豐富，效果大大好於雙目立體視覺法。
左：RGB Stereo，右：Structureed light（來源：計算機視覺life）
結構光法不依賴於物體本身的顏色和紋理，採用了主動投影已知圖案的方法，來實現快速加強的匹配特徵點，能夠達到較高的精度，也大大擴展了適用範圍。
結構光法投射的圖案，需要進行精心設計和編碼，結構光編碼的方式有很多種，一般分為如下幾大類：
1.直接編碼（Direct coding）
根據圖像灰度或者顏色訊編碼，需要很寬的光譜範圍。
優勢：對所有點都進行了編碼，理論上可以達到較高的解析度。
缺點：受環境噪音影響較大，測量精度較差。
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| Direct coding（來源：計算機視覺life） |
2.時分複用編碼（Time multiplexing coding）
該技術方案需要投影 N 個連續序列的不同編碼光，接收端根據接收到 N 個連續的序列圖像，來每個辨識每個編碼點。投射的編碼光有二進制碼（最常用）、N進制碼、灰度 + 相移等方案。
該方案的優點：測量精度很高（最高可達微米級）；可得到較高解析度深度圖（因為有大量的 3D 投影點）；受物體本身顏色影響很小（採用二進制編碼）。
缺點：比較適合靜態場景，不適用於動態場景；計算量較大（因為辨識一個編碼點，需要計算連續 N 次投影）。
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| Time multiplexing coding（來源：計算機視覺life） |
3.空分複用編碼（Spatial multiplexing coding）
根據周圍鄰域內的一個窗口內，所有的點的分布來辨識編碼。
該技術的優勢：適用於運動物體。
缺點：不連續的物體表面，可能產生錯誤的窗口解碼（因為遮擋）。
Spatial multiplexing coding（來源：計算機視覺life）
最早結構光方案就是以色列 PrimeSense 公司的 Light Coding 的技術，該方案最早被應用於 Microsoft 的明星產品 Kinect1（Kinect2 是基於 TOF 的技術）上。後被蘋果收購，iPhone X 利用的就是該公司的結構光技術。
結構光雖然說相較雙目攝影機有很大的提升，但依然存在一定的優缺點。
優點：
由於結構光主動投射編碼光源，因而非常適合在光照不足（甚至無光，尤其是夜間）、缺乏紋理的場景使用。
結構光投影圖案一般經過精心設計，所以在一定範圍內，可以達到較高的測量精度。
技術成熟，相比較雙目攝影深度圖像，可以做到相對較高的解析度。
缺點：
室外環境基本不能使用。這是因為在室外容易受到強自然光（超過2000Lux）影響，導致投射的編碼光被淹沒。
測量距離較近。物體距離攝影機越遠，物體上的投影圖案越大，精度也越差，相對應的測量精度也越差。所以基於結構光的深度攝影機測量精度，隨著距離的增大而大幅降低。因而，往往在近距離場景中應用較多。
容易受到光滑平面反光的影響。
3D 結構光技術在 iPhone 的帶領下，在手機領域得到廣泛的應用，目前最新的人臉支付系統的硬體，多採用 3D 結構光，比如支付寶和奧比中光合作、騰訊和華捷艾米合作。
根據媒體早前報導：2019年4月17日，支付寶在北京發佈了第二代刷臉支付設備——「蜻蜓 2.0」，與 1.0 版本相比，「蜻蜓 2.0」主要有兩點提升：一是不用再輸手機號，可以單純靠刷臉完成支付；二是首次接入了刷臉即會員的數位化經營能力。
小編在前文說過，3D人臉辨識將會是未來的一個趨勢，那麼這個趨勢中，最佳的 3D 臉辨識模式將會是3D結構光，可有效的解決 2D 的人臉防偽問題，更可以很好的解決人臉的唯一性。3D 結構光的 3D 人臉應用中，最大缺陷是相比較2D，系統缺乏 3D 人臉的底庫，需要一個一個的採集後，才能夠形成 3D 人臉庫，而不像 2D 人臉庫標準的身份證大庫中就有，不需要額外採集，不過這方面的卢深视已經走在最前面。
3D 結構光典型代表：奧比中光
深圳奥比中光於2013年1月份成立，是一家集研發、生產、銷售為一體的 3D 感測技術高科技企業；作為對岸中國領先的 3D 感測方案提供商，是繼蘋果、微軟、英特爾之後，第四家（對岸中國第一且唯一）能夠量產消費級 3D 結構光感測器的公司。
奧比中光 3D 結構光深度攝影機，是基於 3D 結構光技術所設計的一種高精度、低功耗的 3D 攝影機，可為智慧終端加上了物體感知功能，從而引入多個「痛點型應用場景」，包括人臉辨識、活體檢測、人機交互、人流統計、 3D 建模、AR、安控和輔助駕駛等，讓所有終端都能看懂世界。
3D 結構光深度攝影機，可實現即時 3D 資訊採集，為這些應用功能，提供必要的且高品質的 3D 數據，從而大大提高了應用功能的安全性、可靠性等各項性能。
ASTRA產品圖片（來源：奧比中光）
ASTRA Pro拆分圖（來源：奧比中光）
ASTRA Pro 結構圖（來源：奧比中光）
3D 結構光產品可廣泛應用於 3D人臉辨識/3D 表情辨識，包括 3D 刷臉支付、3D 人臉門禁、3D 動畫表情等；也可以用於 3D 點雲（彩色圖/深度圖），包括 3D 物體尺寸測量、機器人 Slam、3D 試衣服、距離測量等；還可以用於人體骨骼辨識和跟蹤、行為分析，應用場景包括娛樂、保全監控、客流分析等。
3D 結構光典型代表：华捷艾米
北京华捷艾米成立於 2014 年，專注於電腦 3D 視覺、人機智慧交互，及 3D MR 混合現實技術。擁有核心知識產權的 3D 視覺，及 MR 解決方案的人工智慧企業，打破蘋果、微軟的技術壟斷。
提供包含「3D 攝影機、3D 攝影機模組、3D AI/MR 晶片、3D AI/MR 算法體系、開發工具包等」在內的一站式企業級解決方案。在人臉支付領域和騰訊達成策略合作。
在智慧零售領域，华捷基於 3D 機器視覺，及MR人工智慧技術，達到顧客購物的全程身份辨識、行為監控、記錄、分析及智慧支付，並提供客戶消費行為全程雲平台大數據。
典型應用包括 3D 刷臉支付、客流統計；在智慧家庭領域，华捷基於人體行為辨識，和 MR 人工智慧技術達到精準、自然人機交互。
典型應用包括人臉門禁系統；在智慧安控領域，華捷艾米利用自有硬體和算法，利用當前先進的深度識別算法，通過 3D 檢測技術，獲取人流數據。當所監控的人流數量達到設定的閥值或出現異常行為時，自動啓動預警方案。
华捷艾米的主要產品，集中在以下幾個方面：
3D 攝影機。3D 骨架辨識、3D 智慧 SLAM、3D 手勢辨識、3D人臉辨識等多種算法。
3D AI/MR 晶片。面向消費電子、智慧安控、智慧物流等 AIOT 領域的 3D Sensor 專用晶片，產品搭載了华捷艾米第四代深度測量引擎，晶片大小只有 5*5 ㎜，產品功耗 100 毫瓦（mw），解決了行業通用晶片功耗高、效率低等諸多弊端。
3D 攝影機模組。基於業界領先的設計能力，华捷艾米 3D 光學模組產品，可用於單目結構光、主動雙目等 3D 測量方案，並提供不同功率、不同尺寸、不同視場角的，適用於室內和戶外場景的系列化產品。
SDK。华捷艾米 SDK 是一個多語言跨平台的 AR/MR 應用開發套件。
核心技術（來源：华捷艾米）
代表產品：A200 + mini 模組
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华捷艾米A200+mini自主研發的，高清智慧小型化超薄 3D 攝影機產品 ，基於散斑結構光原理設計，搭載华捷艾米最新 ASIC 晶片，能快速準確獲取目標的深度資訊，可適用於近距離 （0.28 ~1m ）人臉辨識、深度數據採集，立體與平面判斷等。應用於近距離物體辨識場景 ，如智慧零售行業的人臉支付 、火車站的人證核驗等。
3D 結構光典型代表：北京的卢深视
一般的人不大瞭解這問北京的卢深视，如果是長期從事公安人臉解決方案的同行，可能就聽說過，尤其是他們的產品已經在安檢、邊檢方面取得大量應用成果，擁有大容量的 3D 人臉庫建模和訓練經驗。
北京的卢深视是一家專注 3D 機器視覺，和人工智慧領域的高新技術企業，成立於 2015 年 8月，總部位於北京，在杭州、合肥兩地設有研發中心，在結構光深度感知、 3D 即時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上處於領先地位。
的卢深视以「真」 3D 人臉辨識技術為依託，區別於常見的「二維辨識 + 3D 防作偽」產品，以技術創新引領業界標準，其 3D 人臉辨識技術水準，遠超其他辨識手段。關鍵是擁有百萬級 3D 人員資料庫高準確度辨識經驗，千萬級以上大資料庫也有實操經驗。
據媒體公開報導：的卢深视在結構光深度感知、 3D 即時高精度重建、 3D 跟蹤辨識，及感知等技術方向上，實現了技術領先。佈局了自己的「雲端芯」的產品策略，發佈了哨兵、天眼、鷹眼、火眼、冰鑒五個產品系列。
的卢深视的產品線主要包括：
三維智能人臉開發套件
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| 3D 人臉開發套件（來源：的卢深视） |
整合了 3D/2D人臉辨識功能、3D人臉建模功能、活體檢測功能於一體的人工智慧開發平台。
採用散斑結構光技術，來獲取準確的 3D人臉數據，內嵌高性能硬體處理平台，和強大的人工智慧處理算法，具有高擴展性和整合度，滿足多樣化行行業需求。
嵌入式 3D 人臉驗證一體機/閘機終端/門禁終端
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| 3D人臉終端（的卢深视） |
一款整合了 3D 高清攝影機、具備 3D 人像採集功能的人證通類產品。該類設備能夠提取，現場持證人的 3D 人像和身份證照片，進行1:1 比對，完成身份核驗。
基於深度學習算法，辨識速度快、準確率高，基於 3D 人像的防作偽能力，比 2D 攝影機更高，它能夠利用 3D 人臉特徵的唯一性，進行精准 3D 辨識，解決人員忘帶證件無法通行、冒用他人證件非法通行等問題。
的卢深视 3D 人臉驗證閘機終端，採用基於自研的深度學習 3D 人臉辨識智慧算法，具有先進、高效、安全等優點，適用於閘機廠家、系統整合商和設備廠商。
這大概是作者所知的，唯一大規模商用的 3D 結構光人臉終端機。
「天眼」高清 3D 網路攝影機
MN100/200 是在出入口通道，用於動態採集 2D 影像，及 3D 深度資訊，並透過網路編碼，傳輸的高清 3D 網路攝影機。
「天眼」三維人臉智慧盒子
配合「天眼」高清 3D 網路攝影機，實現 3D 人臉檢測、跟蹤、抓拍、辨識，以及屬性分析的軟硬一體的計算模組。它採用了嵌入式操作系統，和高性能硬體處理平台，具有較高的穩定性和可靠性。
哨兵系列： 一次通行、多維採集、關聯碰撞、全面預警
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| 哨兵系列（來源：的盧深視） |
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