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人臉識別作為當下最時髦的科學(xué)技術(shù)，普一現(xiàn)世就成為了視頻智能應(yīng)用技術(shù)的主流。目前很多機場及車站都采用人臉識別通關(guān)檢查系統(tǒng)，已在我們生活中悄然興起。
中國臺灣人臉識別技術(shù)的研究始于90年代末期，但直到2005年后期一些安全應(yīng)用的人臉識別系統(tǒng)才開始進入市場。人臉識別核心技術(shù)的發(fā)展對中國臺灣安防產(chǎn)業(yè)來說算是一個相當重要的技術(shù)發(fā)展環(huán)節(jié)，雖然現(xiàn)在人臉識別率已達到90%以上，但周邊環(huán)境的變化依然是技術(shù)應(yīng)用的問題。
3D感測成主流技術(shù)
2D人臉識別技術(shù)已經(jīng)走到瓶頸，這兩年3D人臉識別技術(shù)開始冒出。
1、立體視覺(StereoVision)：透過2個相機模塊拍攝影像，進行三角測量法等運算取得物體距離，是四者中只需RGB相機模塊而不用IR(紅外線)模塊的技術(shù)。由于需進行影像運算，通常需要一個額外影像運算芯片輔助，因此有些芯片廠商會推動這項技術(shù)。
2、結(jié)構(gòu)光(StructuredLight)：原理是對目標打出光條紋，再透過打出去的光紋變化來計算形狀和距離，較常見于工業(yè)檢測和研究用途。隨著IR發(fā)展，StructuredLight技術(shù)也能透過IR發(fā)射光紋，所以基本零組件包括IR發(fā)射器、IR相機模塊與RGB相機模塊。
3、光斑圖案編碼(LightCoding)：曾被微軟應(yīng)用在代Kinect體感攝影機，其原理是IR雷射發(fā)射后會經(jīng)過光柵，將光平均分布在測量空間中，再透過IR相機記錄每個空間的雷射散斑，設(shè)備上需要IR發(fā)射器、IR相機模塊與RGB相機模塊。
4、飛行時間測距(TimeofFlight，簡稱TOF)：為微軟并購的3DVSystems，也是第二代Kinect采用的技術(shù)。其原理是透過IR雷射發(fā)射，獲得空間中每一點達到觀測點的時間，進而推算出距離，得出3D景深圖。因此需要IR發(fā)射器和接收器，并配合RGB相機模塊和感光組件或感應(yīng)數(shù)組。
StereoVision和StructuredLight都需要圖像分析運算，但StereoVision的軟件運算較繁雜，不適合大量多點感測，且光源和鏡頭間的基線長度也得拉長，整體而言并不適合用于3D感測。
相對地，TOF可記錄每個觀測點的時間數(shù)據(jù)后再進行計算，LightCoding也只需轉(zhuǎn)換各區(qū)域散斑以計算距離，復(fù)雜度較低;不過這兩項技術(shù)均需IR發(fā)射和接收器，也另外需要內(nèi)存甚至操作數(shù)件，故成本較高。此外，兩者的運算原理不同，TOF單點IR只需記錄時間，理論上會比LightCoding先分析散斑圖形再運算來得簡易;而LightCoding是將整個畫面切割測距，要得到概略景深圖較容易。整體而言，TOF的反應(yīng)速度和精準度，而LightCoding在不需要精細景深圖時的表現(xiàn)較平均，StereoVision的成本則較低。
雙技術(shù)結(jié)合各有利弊
近年許多人臉識別軟件公司紛紛提出人臉識別結(jié)合RFID或Beacon、指紋等相關(guān)技術(shù)，利用雙重關(guān)卡防止誤判或提升辨識速度，但卻忽略了使用人臉識別的主要初衷——原就是不需再攜帶其他身分驗證裝置，故各有利弊。以目前手機App廣泛使用人臉偵測(FaceDetection)及特征擷取(FeatureExtraction)這兩類服務(wù)來說，見的就是修圖軟件或是影片屏蔽的應(yīng)用，許多公司都有提供在線的WebAPI供大家開發(fā)，在行動裝置上亦提供iOS及Android系統(tǒng)的SDK，算是非常普遍的技術(shù)支持。
科技為我們的生活帶來了極大的方便，尤其是近幾年，智能生活的推進進程也越來越快。本次3D人臉識別技術(shù)與RFID技術(shù)的結(jié)合只是一次嘗試，在未來更多的快捷將會出現(xiàn)在我們生活中。
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