Face ID是什么?Face ID=面部识别?真正的区别在这儿 (face id啥意思)
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小米8透明探索版3D结构光元件 与之相比的则是大部分厂商现在“标配”的普通人脸识别技术了,它们通常通过前*头来捕捉用户面部图像,之后经过抽象处理等步骤之后提取出相关的各类人脸特征,其中既有包含五官大小、相对位置、角度这些简单的几何图像特征,也包括利用各类代数、统计、表征等方式提取出的特征分量,这个根据各家的算法不一而同,但综合来说就是记录下图像中你之所以看起来是你的各类信息。普通前置*头人脸解锁 不过因为所采集的信息本身来源于2D的平面图像,在立体维度方面的信息量存在天然的劣势,即使有的厂商添加了双摄和算法等加以弥补,但从根本上来说,其安全性与3D层面的人脸识别技术也还是有着显著差距的。 3D人脸识别技术的优势就在于深度信息的补充,以上说到的3D结构光和TOF两种方式原理还有所不一样,其中3D结构光基本原理可以理解为:结构光投射特定的光信息到物体表面后,由IR**头采集物体表面所反射的光信息,根据分析物体表面结构对所投射的光信号造成的影响,来反推物体的位置和深度等相关信息,进而复原立体3D结构。 至于信息采集和实现复原中运用的结构散斑、结构编码和相移条纹等不一样的技术,主要差别在于点阵光源的排布和初始光信息记录方式,这里不过多讨论。 就像上图的LED灯光网阵一样,我们可以轻松通过光点和格纹产生的变化反推出地面的状态,比如路边路沿石的突起,就导致了边缘部分光网的扭曲,不过3D结构光将这一切都换成了肉眼不可见的*线来实现,其带来的好处除了深度信息精准而外,还有就是暗光环境下的无压力运用了。 至于TOF3D人脸识别技术相对更冷门一些,现在达到支付级别的也就vivo一家。TOF虽然也是主动*光源的方案,但并不是结构性地记录物体表面对光源点阵的改变,而是通过记录发出的激光和反射后重接受激光之间的相位差计算出时间差,再结光源速度来判别距离以及深度信息,当数量庞大的点群将深度坐标连接起来并进行优化后,就是一个完整的3D模型了。 通过对比我们可以看到3D方案和2D方案之间的差距是巨大的,厂商们之所以能在低端机上普及2D的人脸识别技术,主要就是因为已经有大量整合型的硬件及技术方案可供选择,成本足够低廉,给用户添加这样一项便于宣传的新特点绝对是利于宣传的。 从用户的角度来说,添加前置*头简单的2D人脸识别技术算是无可厚非,确实有用户喜欢其带来的便捷解锁体验,不过如果在宣传上妄图把二者混为一谈,那固然能骗到一些不太关心数码方面信息的用户。了解了FaceID是什么,让用户真正了解面部识别和FaceID的分别,才能结合自身条件判断是否需要运用相关功能,浑水摸鱼,绝对是漠视用户信息安全性的表现。