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人脸识别和刷脸的区别
本文贡献者：【男sんêηぷ尠гοǔ】， 疑问关键字：人脸识别市场调研， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案不太安全。
随着技术的进步，生活中的“刷脸”应用也越来越常见。手机支付、高铁站安检、入住宾馆或是上班打卡，“刷脸”已经不算新鲜，甚至在商场购物时，衣帽间前刷一刷脸，AI（人工智能）导购就能根据用户画像向你精准推荐个性化的服饰搭配。
然而，这些新技术应用在给人们生活带来便利的同时，也引发了一些信息采集与安全性方面的担忧。尤其是在“刷脸”过程中，用户的姓名、性别、年龄、职业，甚至用户在不同情境状态下的情绪等大量信息都被采集并储存。
这些信息如果得不到妥善保管而被泄露，用户个人隐私就有可能处于“裸奔”状态。在人脸识别技术蓬勃发展、行业应用方兴未艾的当下，必须未雨绸缪、多管齐下，充分重视并保障用户的个人信息安全。
扩展资料：
保障刷脸安全：加强核查监管，加大对数据滥用等行为的惩戒力度
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）。《规划》强调，促进人工智能行业和企业自律，切实加强管理，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背道德伦理等行为的惩戒力度。
“虽然‘刷脸’的应用越来越多，但人工智能目前仍处于起步阶段，需加大对数据和隐私的保护力度，关注和防范由算法滥用所导致的决策失误和社会不公。”
在个人数据权利的保护方面，应促使数据交易各方对自己的行为负责，让每个人知道自己的数据如何被处理，特别是用于其他用途的情形，减少数据滥用，让人们清楚知道自己的“脸”还是否安全。
参考资料来源：人民网—让刷脸更安全
参考资料来源：人民网—“刷脸”会不会刷走安全
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人脸识别在生活中有哪些应用
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最佳答案人脸识别可以应用在金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。
2、电子护照及身份证。
3、公安、司法和刑侦。
4、信息安全：如计算机登录、电子政务和电子商务，在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。
扩展资料：
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
参考资料来源：百度百科—人脸识别
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华为matepadpro11人脸识别
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最佳答案是。
三维人脸识别（3D人脸识别）是使用人脸三维几何形状进行面部识别方法的一种形式。研究表明，三维人脸识别方法比二维人脸识别方法具有更高的准确率，可与指纹识别媲美。
三维人脸识别方法的主要技术限制是三维图像的获取，这通常需要一台测距仪。或者，可以用公共摄像机（例如，网络摄像机）的不同角度的多个图像来创建具有显著后期处理的三维模型。这也是为什么三维人脸识别方法比二维方法出现得晚得多（在20世纪80年代末）的原因。
最近，商业解决方案已经实现了深度感知，将网格投影到人脸上，并将视频捕获集成到高分辨率的三维模型中。这使得低成本的现成组件具有良好的识别精度。
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人脸识别属于什么技术
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最佳答案不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均采用Face Wake面部识别，通过识别面部特征点，与录入信息进行匹配从而实现解锁。
注：3D人脸识别技术介绍：3D人脸识别技术能实现面部信息的立体捕捉，通过识别面部的立体特征，降低误识别的可能性，可带来更准确安全的识别。
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人脸识别技术真的能做到很安全吗
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最佳答案人脸识别技术在个人隐私与信息安全的隐忧。
第一，威胁个人隐私。人脸识别技术采取的人脸信息是具备唯一性的个人生物识别信息，在 制度不健全的情况下容易威胁公民个人的隐私。例如，2019 年 2 月，深圳“AI+安防”公司因人 脸识别数据库缺乏保护导致数据泄露，致使超过 250 万人的人脸信息能被不受限制地访问。同年 9 月，“ZAO”换脸 App 要求用户同意授予“ZAO”及其关联公司在全球范围内完全免费、不可 撤销使用人脸照片的权利，明显涉嫌侵犯用户个人隐私，最终被工信部约谈并要求整改。根据 IHS 的研究报告，到 2021 年，全球将有超过 10 亿个监控摄像头安装运行，而超过 50%的摄像头将位 于中国。相关数据库的疏于保护、各类 App 的过度收集以及几乎无所不在的人脸识别设备导致人 脸识别技术和个人隐私之间的紧张关系。
第二，泄露个人信息。根据《民法典》第四编“人格权”、《网络安全法》和相关司法解释的 规定，我国坚持“隐私和个人信息”双重保护的立法理念。人脸识别信息既关乎隐私，也是能单 独识别特定自然人身份或反映其活动情况的公民个人信息。海量的人脸信息一旦泄露，就会因人 脸的难以更换而导致终身泄露，信息主体即使法律维权成功，也难以恢复原状。因此，无论是政 府部门还是商业机构，若在收集、存储、运用人脸信息过程中没有遵守法律法规所确定的“合法、 正当、必要”和“告知—同意”原则，都可能因侵犯公民个人信息而引起相应的法律责任。例如， 2020 年 5 月，江苏省宿迁市一家健身中心因违法收集会员人脸信息，被宿迁市公安局宿豫分局责 令限期整改并处警告。近年来，更有不少行为人因非法获取或向他人出售、提供人脸信息而被以 侵犯公民个人信息罪追究刑事责任。
第三，存在安全隐患。目前，人脸识别技术被广泛应用于公共安全（罪犯识别、边防管理）、 场所进出（机构门禁、物业服务）、信息处理（账户认证、文件解密）等领域，但人脸识别技术 的应用并非无懈可击。例如，2017 年“3·15”晚会上，主持人在技术人员支持下，仅凭观众自 拍照就现场“换脸”破解了“刷脸登录”认证系统。2018 年 8 月，被告人唐某通过制作 3D 人脸 动态图的方式突破了人脸识别认证系统，导致被害人账户财产被转移。人脸识别技术运用主体的 技术条件和管理水平良莠不齐，而一些不法分子甚至会开发黑客工具来绕过、干扰或攻击人脸识 别技术背后的系统和算法，进而引发盗窃、诈骗、侵入住宅等下游犯罪，危及被害人的数据安全、 财产安全乃至人身安全。
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3D结构光人脸识别技术
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最佳答案主要优势有：
适应性强：黑夜可用，可捕捉动态表情，可识别面部、妆容改变
防伪性强：活体检测，完全杜绝照片与视频攻击
应用性广：可广泛应用于刷脸支付、安防安检等领域
相对于2D人脸识别方式，3D人脸识别精准、高效，可快速识别个人身份。奥比中光3D传感摄像头内置传感器和点阵投影仪，可投射出3万多个点精准识别用户脸部。
主要应用场景有：
1、刷脸支付：支付级3D人脸识别，识别误差率低，安全等级高，使用便捷，可用于刷脸支付。
2、办公考勤：3D人脸识别精准有效，可用于企事业单位和学校的考勤登记系统中，提高管理效率。
3、安防安检：高精度的3D人脸识别验证方式，可用于海关、安检、门禁系统等安检安防场景。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（困局）分析的关于“3D结构光人脸识别技术”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续教妳下文用户【枫尘于往逝】贡献的“光遇什么情况下会弹出人脸识别”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
光遇什么情况下会弹出人脸识别
本文贡献者：【枫尘于往逝】， 疑问关键字：人脸识别市场调研， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案现在市场上应用的人脸识别方法有两种，一种是2D人脸识别，一种是基于主动近红外图像的结构光3D人脸识别技术 ，其中使用激光的是3D人脸识别技术，他对人是没有伤害的。
其实人脸每时每刻都在承受着激光，在日常生活当中，人们每天就要照射太阳，既然可以在太阳光下活着，那么像太阳光这样强度的光源就可以承受，是完全没有问题的。大多数人最关心的还是激光识别是否会对人的眼睛造成伤害，答案是否定的。一般情况下对人眼造成伤害的激光是需要一定时间照射以及一定强度的，3D人脸识别技术使用的激光其强度远远不够，而且虽然说他有激光，但是他的识别时间是特别短暂的，完全不需要担心对人眼造成伤害。
此外，我们需要了解一下3D人脸识别技术的应用，他的主要使用对象是计算机技术研究方向，现在在我们生活当中是随处可见的，比如说你的手机人脸识别，现在大部分手机采用的是这个技术。还有就是警方的人脸追踪侦测、无人机在野外拍摄的夜间红外探测，等等等各个方面，可以说这个技术真的给我们的生活带来了很大的方便。
所以也可以换个角度来思考，如果说这个技术所涉及到的的激光对人体是有伤害的，那么国家检测部门肯定会事先做好风险预测，不会让这种技术大规模使用的，所以这么来想，还是可以放心大胆的使用的。
3D人脸识别技术的使用前景是前途无限的，高速发展的技术以及强大的云计算能力，只会让这技术越来越安全、越来越精密，使用的范围也会越来越广，所以我们应该期待这个技术给我们生活带来的巨大改变。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（枫尘于往逝）分析的关于“光遇什么情况下会弹出人脸识别”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续剖析下文用户【我执皆因你值】回答的“人脸识别技术的发展由来”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别技术的发展由来
本文贡献者：【我执皆因你值】， 疑问关键字：人脸识别市场调研， 下面就让道尔智控小编为你解答，希望本文能找到您要的答案！
最佳答案人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(1964年~1990年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1991年~1997年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒15帧。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。
以上就是道尔智控小编解答(我执皆因你值)回答关于“人脸识别技术的发展由来”的答案，接下来继续为你详解用户（じ☆ve乖乖）贡献“视觉智能的常见应用有哪些”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
视觉智能的常见应用有哪些
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最佳答案前段时间国内备受关注的两大手机品牌，苹果、华为相继发布2019年度最新旗舰手机。无论是iPhone 11还是华为Mate 30 Pro，两者均基于3D传感技术进行深度强化。3D传感究竟有何魅力，竟让一众主流手机品牌如此钟情？
智能手机厂商钟情3D传感摄像头
2017年起至今苹果一直推崇基于3D传感技术的Face ID，由此实现安全快捷的3D面部识别，可极大提升验证和支付等环节的便利性。为了实现3D传感与全面屏的完美融合，OPPO Find X采用的是全隐藏式3D摄像头模组，在解锁时镜头自动弹出进行3D人脸识别，独特的伸缩设计至今仍被众多用户津津乐道。
（手机前置摄像模组里面的3D传感模组）
当前应用在手机端的3D传感技术方案主要为3D结构光及TOF（光飞行时间法），苹果、OPPO Find X、小米以及华为Mate20 Pro设计上使用的3D结构光技术，OPPO R17 Pro、华为Mate 30 Pro、vivo陆续加入新的尝试，其3D深感摄像头均采用TOF技术。基于3D传感应用的创新体验彻底打开了人们的想象空间，手机厂商加速布局的原因正是看重其赋能智慧终端“看懂”世界的能力。
3D视觉技术：结构光和TOF有何区别？
什么是3D视觉技术？即是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息，通过算法复原智能获取三维立体成像，不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响，技术更加稳定，能够解决以往二维体验和安全性较差的问题。目前的智能手机领域采用的3D视觉技术解决方案主要是：3D结构光（Structured Light）和TOF飞行时间法（Time-of-Flight）。
（3D传感技术可感知物体的3D结构）
3D结构光（Structured Light）是将激光散斑图像投射到物体表面，由摄像头接收采集物体表面反射的信息，根据物体造成的光信号变化计算出物体位置和深度信息，识别精度能达到1mm，在性能相当的情况下，结构光比ToF消耗的功耗更少。目前苹果全系支持Face ID的机型、市面上主流的3D刷脸支付均为3D结构光技术，更为适合应用在近距离面部识别验证等场景。
TOF飞行时间法（Time-of-Flight）则是通过专用传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间差来判断并计算出物体的距离信息，这种方式具有实时性较好的特点，相对3D结构光算法比较简单，可测量较远距离（一般在100m 以内），比如华为Mate 30 Pro推出的“隔空操控”操作功能便基于TOF技术捕捉手势动作，相对来说TOF 更加适合远距离的应用。两种技术解决方案各有优势，适配于不用的应用需求及其领域，可以肯定的是，3D视觉技术已经成为智能终端必不可少的AI“慧眼”。
国内3D视觉技术发展现状
3D视觉技术在众多领域具有极高的战略意义，国内一些雄厚技术实力的企业群雄并起，在该领域展开深入研究，目前中国3D人脸识别落地应用居全球领先水平。 值得一提的是，国内3D视觉技术独角兽奥比中光，是唯一可实现量产结构光3D传感摄像头的中国企业，3D传感专利数与苹果、微软等并列世界前三，其3D视觉模组、算法以及配套解决方案可广泛适配于多品牌、多形态的智能终端，更是为3D视觉领域发展开拓广泛的应用场景。比如OPPO Find X、支付宝刷脸支付便是采用奥比中光3D视觉模组的方案。
（国内首条刷脸乘车地铁采用奥比中光3D人脸识别技术）
神通广大的3D视觉技术
除了在旗舰手机以及刷脸支付、刷脸过闸机领域的应用场景布局之外，3D视觉方案几乎无所不能，在智能家居、智能安防、汽车电子、工业测量、新零售、智能物流等领域发挥重要作用，堪称赋能产业创新的最大推力。
以我们每个人息息相关的智能家居领域为例，3D视觉可以令智能家电获得感知物体形态和距离的能力，为机器人增加“眼睛”智能识别不同物体的分类等；3D视觉所衍生的手势识别、骨骼识别可以让你用手势操控家电，开启智能家居的新时代。
而在工业自动化领域，3D视觉技术同样有着巨大的商业价值。当机械臂或者机器人利用3D感知物体的大小、形态之后，可以实现对不同形状的物体进行高度自动化操作，不再局限于处理单一形态的物体，驱动工业生产力迎来创新变革。
不难看出，无论是在涉及衣食住行的民用领域，还是在提高生产效率的工业领域，3D视觉对于提升终端智慧化程度极为关键，这也便解释了为什么众多手机品牌如此钟情于3D视觉技术。一句赋能智慧终端“看懂”世界颇具深意，3D视觉技术在未来大有可为。
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为什么中国允许人脸识别
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最佳答案目前，中国的消费水平越来越高，科技也在不断更新。使用人脸识别技术的地方会越来越多。将来会有越来越多的人使用人脸识别。为什么人脸识别在中国这么受欢迎？
1.操作简单，吸引力强。
用户只需站在人脸识别设备前，在设备前面眨眨眼，即可完成支付。整个过程只需要几秒钟。当用户的移动电话没有电源时，网络没有信号或者携带移动电话不方便。人脸识别可以为用户提供各种方便的支付选择。这个现代系统对年轻消费者更有吸引力。
2.可以有效提高店内效率
从商家的角度来看，它可以更快地完成结账。如果扫描花费10秒钟，那么采用人脸识别技术付款可以在3秒钟内完成。据报道，在引入人脸识别后，中国一家著名面包连锁店的结账效率提高了60%，同时降低了劳动力成本。
3.人脸识别技术的成熟
从人脸识别的角度来看，支付宝、微信和银联推出的刷脸支付设备大多使用3D结构光相机和人工智能算法。人脸识别算法通过光学距离来测量人脸的三维信息，例如人脸的深度和鼻子的高度。同时，结合实时检测技术和大数据风险控制系统，可以快速准确地捕捉面部特征，剔除照片和视频中的2D图像。识别准确率在99.9%，达到财务安全水平。刷脸支付设备通常有很强的记忆能力，可以记住普通顾客的脸。使用刷子后，客户下次无需输入手机号码。
中国的人脸识别技术虽然起步晚，但是发展迅速，市场投入快，成熟的环境使人脸识别技术迅速发展并在国内盛行。
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