刷脸签到，刷脸支付，刷脸开门。你开始靠脸生活了吗？与指纹、虹膜、语音、静脉、视网膜识别相比，人脸识别更快捷、更方便。你知道人脸识别技术是如何实现的吗？基于二维图像数据的人脸识别是目前的主流，在安防、监控、门禁、考勤、金融身份认证、娱乐等各种场景都有应用，其优点是实现的算法相对较多，并且有一套比较成熟的流程，图像数据的获取也比较简单，只需要一个普通的摄像头。二维人脸识别的主要原理是图片与图片的匹配，即将采集到的人脸图片与系统库中保存的人脸进行比对，得到匹配结果。(FaceDetection-FaceAlignment-FaceRepresentation-FaceMatching)现实中采集的照片往往会受到光源、人脸角度、运动模糊等因素的影响，因此在2D对齐的情况下，需要准确找到人脸人脸特征点在图片上的坐标是关键点。传统方法基于人工设计的特征和机器学习技术，包括几何方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法。后来，出现了基于在大型数据集上训练的深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）的深度学习方法。现在，二维人脸识别技术已经相当成熟，二维人脸识别算法的识别准确率已经达到99.80%，已经可以与人类媲美。二维人脸识别虽然准确率高，但难以防止假人脸被盗用。目前我们常见的防盗方式有算法辅助、视频辅助和声音辅助。特别是在银行的认证过程中，人脸并不是唯一的认证维度。人脸识别后，还需要验证手机号、身份证等，可见二维人脸识别虽然好用，但并不完全安全可靠。.由于2D人脸识别有一定的局限性，为了弥补不足，3D人脸识别技术应运而生。与2D人脸识别相比，3D人脸识别采用更安全的数据读取设备，保证人脸的真实性，使人脸信息不易被窃取。经过一段时间的发展，随着数据样本越来越多，3D人脸识别的算法也越来越成熟。3D人脸识别的优势主要在于图像采集技术，而3D摄像头技术主要包括：3D结构光、TOF和双目立体视觉。3D结构光3D结构光是将具有一定结构特征的光线通过红外光投射器投射到被摄物体上，再由专用的红外相机进行采集。计算是基于光学三角测量原理，从而获得图像上每个点的深度信息，最终得到三维数据。因此，任何平面照片都逃不过3D结构光的眼睛。基于3D结构光的人脸识别已经在一些智能手机上得到实际应用，比如iPhone使用的FaceID，通过硬件和算法的结合，利用3D人脸识别来验证手机和账户。TOFTOF是timeofflight（飞行时间）的缩写，即激光测距。光源一般采用方波脉冲调制，根据脉冲发射和接收的时间差来测量距离。TOF技术是在传统2DXY轴成像的基础上，加入Z轴方向的深度信息，最终生成3D图像信息。TOF最重要的应用是作为与机器的交互设备。用于游戏中，主要是获取和处理人体的姿态数据。由于TOF更适合远距离的数据采集，一些厂商在手机后置镜头中加入了TOF设计。双目立体视觉是一种基于视差原理，从多幅图像中获取物体三维几何信息的方法。双摄像头从不同角度同时获取被测物体的两幅数字图像，基于视差原理恢复物体的三维几何信息，从而获取图像上各点的深度信息，最后获取三维数据。上图是一个简单的平视双目立体成像示意图，两个相机的投影中心之间的距离，即基线距离B。两个相机观看时空物体的相同特征点P在同一时刻，根据P在“左眼”和“右眼”上的坐标，计算出P在相机坐标系中的三维坐标。因此，只要在左相机像平面上的任一点都能在右相机像平面上找到对应的匹配点，则该点的三维坐标就可以完全确定。3D人脸识别系统虽然精度高，防盗刷，但需要3D摄像头、双目摄像头等特定设备。在3D人脸识别元器件还未普及的今天，2D人脸识别的市场份额依然最高，但有下降趋势。在安防领域，3D人脸识别逐渐受到关注。2019安博会上，大华乐程发布了业界首款3D结构光AI人脸识别视频锁，可为用户创建毫米级3D人脸模型，有效防范来自照片、视频、头戴式口罩的攻击。而且3D结构光识别受光线、背景光环境等因素影响较小，应用更稳定。市场上，3D人脸识别模组价格居高不下，导致智能锁成本增加。此外，中国家庭对智能锁的需求还没有被充分挖掘，因此3D人脸识别智能锁的市场占有率较高。低的。不过，我们相信在不久的将来，人们对这项新技术的接受度会越来越高，3D人脸识别技术的普及率也会越来越高。
