不用再羡慕 iPhone X，OPPO 用 3D结构光和 5G「秀」了一下手机的未

不用再羡慕 iPhone X，OPPO 用 3D结构光和 5G「秀」了一下手机的未来

2018-05-10 22:52 来源:极客之选GeekChoice OPPO /iPhone /手机

原标题：不用再羡慕 iPhone X，OPPO 用 3D结构光和 5G「秀」了一下手机的未来

OPPO 在今天召开了一场技术沟通会，展示了在 5G 以及 3D 结构光上的研发进展。

去年 9 月，苹果在初代 iPhone 上市十周年之际推出的全新 iPhone X 上，大胆地砍掉了沿用多年、在用户中口碑甚佳的 Touch ID 指纹识别，取而代之的是 Face ID 面容识别。

经过了前期量产中的困难、产品上市后软件上不断的小修小补之后，Face ID 已经具备了很高的完成度。而根据目前的消息，在今年下半年发布的新一代 iPhone 上，Face ID 将全面取代 Touch ID，成为所有 iPhone 新品的标配。

不过另一方面，由于 Face ID 所需的传感器非常复杂，对手机内部设计和配套算法也有很高的要求，缺乏「统一战线」的 Android 阵营很难快速跟进。目前 Android 手机中普遍采用的是基于传统前置摄像头的 2D 数据做的人脸识别，技术难度和安全级别相比起 Face ID 的 3D 结构光都有很大差距。

在苹果发布 iPhone X 的时候，极客之选（微信号 GeekChoice）曾采访过一些上游 AI 人脸识别公司的从业人员，得到的消息是 Android 阵营需要 1—2 年的时间才有能力跟进 iPhone X 的 3D 结构光方案。

不过现在看，可能不少人都低估了 Android 阵营的创新能力。在 iPhone X 上市 7 个月之后，Android 阵营就拿出来了自己的 3D 结构光方案，而主角是 OPPO。

Face ID 和 3D 结构光

在看 OPPO 这次展示的 3D 结构光方案之前，我们有必要先复习以下 iPhone X 的 Face ID。

上面这张图是苹果官方提供的为 Face ID 提供硬件支撑的原深感摄像头结构，图中标注了 3 个核心部件，分别是位于最左侧的红外镜头（infrared Camera）、泛光感应元件（flood illuminator）以及最右侧的点阵投影器（dot projector）。在用户使用 Face ID 的过程中，这三个部件的工作流程大致如下。

有人脸或者其他物体靠近时，泛光感应元件首先会先发出非结构性的红外光，然后红外镜头收集到反射回来的信息，形成红外图（如上图，来自 iFixit）并传回手机。

如果检测到人脸，点阵投影器就会被启动，发出 3 万 个「结构」光点，光点形成的阵列反射回红外镜头，形成包含脸部不同位置的深度数据的点云图。

有了红外和深度数据，再使用 A11 Bionic 的 Neural Engine 神经网络专用加速模块，通过深度学习算法将这些数据和用户之前录入的 3D 人脸模型数据进行比对，就可以判断是否是本人了。

和传统摄像头直接收集自然光不同，3D 结构光的不同之处在于多了可以主动发出「结构」光点的光源，红外镜头收集的是反射经过人脸等物体发射回来的光线。

图片来自 OPPO

由于这种独特的设计，3D 结构光可以收集到精确的 3D 点云数据，这是普通的 RGB 摄像头所做不到的。同时，由于 3D 结构光拥有主动发光的红外光源，因此在弱光、暗光下不会受到影响。

不过 3D 结构光也有它的局限，相比传统的摄像头，3D 结构光可以工作的距离要短一些，最长距离一般在 1 米左右（这个距离对人脸解锁是足够了）。另外在强光下，自然光中的光束还可能对结构光造成干扰。

3D 人脸和 2D 人脸

在手机的人脸解锁中，由于 3D 结构光可以获得人脸精确的深度信息，因此可以提供超过传统指纹的超高安全级别，这也是基于 3D 结构光的人脸识别和目前 Android 手机上常见的人脸识别根本的区别。

早在 Android 4.0 的时代，Google 就为 Android 系统增加了原生的人脸识别功能，不过那个时候的算法还很原始，识别速度慢，很容易被照片欺骗。

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