隨著科技的發展，生物識別技術逐漸走進了我們的生活。自2013年指紋識別登陸手機以來，移動設備上的生物識別技術在不斷進化。5年後的今天，指紋識別黯然退場，意氣風發的人臉識別成為了新時代的寵兒。現在智能手機上應用的人臉識別大多都是傳統的2D識別。這種技術不難，早在Android 4.4時代就已經可以實現了，通常用一張照片就能破解了，沒什麼意義。所以今天我們側重來聊聊技術難度更高也更具備安全性的3D結構光和ToF方案。
3D結構光和ToF是什麼？區別是什麼？
- 3D結構光（Structured Light）
3D結構光技術的基本原理是，通過近紅外激光器，將具有一定結構特徵的光線投射到被拍攝物體上，再由專門的紅外攝像頭進行採集。這種具備一定結構的光線，會因被攝物體的不同深度區域，而採集不同的圖像相位信息，然後通過運算單元將這種結構的變化換算成深度信息，以此來獲得三維結構。簡單來說就是，通過光學手段獲取被拍攝物體的三維結構，再將獲取到的信息進行更深入的應用。
其實早在2009年的時候，微軟就將3D結構光技術應用到Kinect之上，為Xbox的體感遊戲帶來硬件和技術支持。之所以隔了那麼久才出現在手機上，是因為要實現這一技術的技術成本非常大。你要知道，當年微軟為了讓Kinect更好地工作，為Xbox配備了8核處理器、12組GPU運算單元、768個流處理器以及8GB運行內存的硬件配置。同理，為了讓iPhone X實現3D結構光人臉識別，蘋果專門研發了AI芯片，特地針對3D深度成像設立了獨立的運算單元，保證面部識別的效率。當然安卓陣營也沒有落後，高通為自家的驍龍旗艦處理器配備了AIE人工智能處理單元，同樣對人臉識別的運算作出了優化。
iPhone X 3D結構光工作過程
- ToF（Time Of Flight）
ToF是3D深度攝像頭的其中一種方案，是結構光的同門師弟。ToF測距有單點和多點兩種，其中手機上一般會用多點測距。多點測距的原理和脈衝的單點測距類似，但是其收光器件為CCD，即帶電荷保持的光敏二極管陣列，對光響應具有積分特性。基本原理是激光源發射一定視野角激光，其中激光時長為dt(從t1到t2)，CCD每個像素利用兩個同步觸發開關S1（t1到t2）、S2(t2到t2+dt)來控制每個像素的電荷保持元件採集反射光強的時段，得到響應C1、C2。物體距離每個像素的距離L=0.5*c*dt*c2/(c1+c2)，其中c是光速（該公式可以去除反射物反光特性差異對測距的影響）。簡單來說就是，發出一道經過處理的光，碰到物體以後會反射回來，捕捉來回的時間，因為已知光速和調製光的波長，所以能快速準確計算出到物體的距離。（小道消息，2018年華為和vivo新出的手機都會用上ToF方案）
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