结构光3D识别

人脸识别的3D重建

结构光三维重建（3D成像）实际上是一种主动三维测量技术，用于测量和再现目标的三维参数。 因为该技术需要主动将结构光投射到被测物体上，并通过结构光的变形（或飞行时间等）来确定被测物体的尺寸参数。

结构光是光的结构，粗略分类可分为点结构光、线结构光和面结构光。 目前比较主流的方案是随机晶格结构光（散斑）和多线结构光。 结构光投射到被测物体上后，被测物体的表面对结构光进行高度调制或时间调制，由相机采集调制后的结构光，然后通过软件算法进行分析和计算，得到被测物体的三维表面数据。

与普通的3D成像和3D重建不同，人脸识别更加保密和准确，因为它是一种更高端的结构光3D成像应用。 隐蔽通常通过使用红外激光来实现，而准确性则通过光学和算法的组合来实现。

iPhone X使用结构光解决方案进行人眼识别，并取得了巨大的成功。 结构光人脸识别的原理是将具有一定结构特征的红外激光投射到人脸上，然后通过专用的红外相机进行采集。 这种结构光的能量分布经过精心设计，相机会由于物体深度区域的不同而采集到不同的图像相位信息，然后通过3D还原算法将这种结构的变化转化为深度信息，得到人脸模型。

一个好的结构光3D重建解决方案可以构建精细完整的用户面部3D模型，更准确地识别用户的生物特征，安全性远优于指纹识别和传统人脸识别解决方案，几乎不受周围环境的干扰。