主流的人脸识别方式有哪些？你肯定会回答2D红外和3D结构光，但最近vivo宣布下半年将推出3D ToF，应用到vivo新品上，并量产商用。
兰厂又让你惊掉下巴了吗？ 3D ToF真的碾压3D结构光吗？ 2D红外人脸识别本质上是基于平面的识别。
其原理是利用红外光源照射用户脸部，通过红外摄像头拍摄图像。
然后系统将捕获的图像与预先存储的图像进行比较以进行识别。
这种识别方法侧重于分析嘴宽、鼻梁长度、眼距等明显特征。
2D红外人脸识别的局限性是准确率低、安全性不够。
因此，常用于设备解锁，而不用于登录、支付等操作。
2D与3D人脸识别结果对比小米8的红外人脸识别为2D红外人脸识别，环境适应性更好。
虽然2D红外人脸识别的准确率不高，但有时候用照片欺骗前置摄像头也挺好玩的。
因为从大厂vivo起名的3D ToF是结构光技术的“共同兄弟”，有着广泛的应用前景，还有一个很酷的名字。
ToF（飞行时间）本质上是一种光雷达系统。
原理是测量近红外光从发射到反射返回所需的时间，然后计算距离，最后将距离数据转换成3D图像。
其整个测量和计算过程是实时的，能够快速响应距离变化和物体移动。
与3D结构光相比，ToF深度相机具有以下优势：一是响应时间快、功耗低、成本低、抗干扰能力强。
其次，识别距离可达10米（3D结构光为5米），而vivo的ToF 3D超感知技术为3米。
距离越远意味着使用场景越多，近到拍照付费、远到3D试衣、混合现实游戏……第三，传感器尺寸更小，可以有效缩小3D摄像头模组的尺寸，获得更高的拍摄效果。
屏占比，或者说在屏幕下面看不见。
看似ToF 3D超传感技术可以实现全方位3D结构光，但事实并不简单。
所谓ToF 3D超传感技术，有效深度信息点高达30万个，是iPhone X结构光的10倍，但这只是部分概括。
iPhone的3D结构光理论上，结构光的点阵光斑精度不能等同于有效深度信息点。
另一位业内人士表示：“虽然目前国内不少厂商名义上声称能够实现3D相机的量产，但精度和设备小型化程度却远不如国外厂商。
”技术可用性和产品成熟度是两个不同的概念。
基本上，国内厂商仍然受到半导体制造工艺的限制。
结构光与ToF技术的比较。
总的来说，结构光在理论上可能在精度上更有优势，但在识别距离、速度、成本等方面相比ToF都有劣势，或许这两种技术在生物识别相关领域会有各自的侧重点。
，共同发展。
但我们还是要为国内厂商重压之下的创新精神喝彩。
毕竟ToF 3D技术将于下半年商用。