科普：三種主流的3D成像技術介紹（必收藏）

（1）結構光（Structured Light）：結構光投射特定的光資訊到物體表面後，由攝像頭採集。根據物體造成的光信號的變化來計算物體的位置和深度等資訊，進而復原整個三維空間。代表公司有蘋果（收購最大的結構光技術公司PrimeSense）、微軟Kinect-1、英特爾RealSense、Google Project Tango等，

目前可見的其他創業公司幾乎都沿用此技術路線。

（2）TOF（Time Of Flight，飛行時間）：通過專有感測器，捕捉近紅外光從發射到接收的飛行時間，判斷物體距離。

（3）雙目測距（Stereo System）：利用雙攝像頭拍攝物體，再通過三角形原理計算物體距離。代表公司LeapMotion。代表公司微軟Kinect-2。

在國內，單目結構光供應商有奧比中光科技、華捷艾米軟體，雙目結構光方案有圖漾科技，TOF方案的有樂行天下科技。

此外，有兩家上市公司也開始了內部研發專案。

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在這三種技術當中，哪種技術更適合智慧手機的應用呢？

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由上圖可知，三種技術當中只有雙目視覺不適合昏暗環境使用，也就是說我們的智慧手機在夜間無法實現人臉識別解鎖，首先就被排除了。

下面再來看看TOF技術和結構光技術。

TOF技術具有回應時間更快，抗光照表現尚可，深度資訊精確度高、識別距離遠等優勢，但是其也有著解析度低、成本高、功耗高、模組太大的劣勢。

而結構光技術優勢則在於低光下表現良好，解析度更高，成本、功耗適中，主要缺點是易受陽光影響，識別距離短，相應時間稍慢的缺點。

不過就應用于智慧手機上的人臉識別功能，結構光技術應該是要比TOF技術更有優勢。因為通過智慧手機的前置3D系統來進行面部識別這種應用場景本身識別的距離就很近，所以不存在需要支援更遠的識別距離的問題。另外結構光相比TOF技術，

短距離的精度更高，也更適合用在手機前置攝像頭上。而且其解析度、相應時間已經足以應對手機端面部識別的需求（採用TOF技術的Project Tango手機是後置3D系統，其作用也不是主要用於面部識別）。

另外，就兩種技術所產生的深度圖來看，TOF深度圖會存在多重反射產生的噪音、邊緣精細度過低、時域濾波導致滯後等問題。而結構光的深度圖則只有邊界線清晰度略低的問題。最後，

由於是用在智慧手機這樣的消費類移動設備上，所以成本、功耗也都是需要考慮的因素。

所以總的來說，如果是手機前置3D面部識別系統，結構光技術相比TOF技術更具優勢。蘋果iPhone X的FaceID採用的便是結構光技術。

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