3D 주류 기술로 감지

2D 얼굴 인식 기술은 Bottleneck에 왔습니다. 지난 2 년 동안 3D 얼굴 인식 기술이 등장했습니다. 현재 일반 3D 감지 기술은 다음과 같은 4 가지 유형이 있습니다.

1. 명세 입체 음향 시각: 이미지는 2개의 사진기 단위에 의해 붙잡고, 목표 사이 거리는 triangulation에 의해 얻어집니다. IR( 적외선) 모듈 대신 RGB 카메라 모듈만 필요로 하는 유일한 기술입니다. 이미지 처리가 요구되기 때문에, 추가 이미지 컴퓨팅 칩은 보통 요구됩니다, 그래서 몇몇 칩 제조자는 이 기술을 승진시킬 것입니다.

2의 Structured 빛 (Structured 빛): 원리는 표적에 빛 streaks를 일으키기 위한 것입니다, 그리고 그 후에 산업 테스트와 연구 목적에서 더 일반인 빛 본에 있는 변화를 통해서 모양과 거리를 산출합니다. IR의 발달으로, Structured 빛 기술은 또한 IR를 통해 빛을 방출할 수 있습니다, 그래서 기본적인 성분은 IR 이미터, IR 사진기 단위 및 RGB 사진기 단위를 포함합니다.

3. 명세 가벼운 기호화: 그것은 최초의 세대 Kinect somatosensory 카메라에서 Microsoft에 의해 사용되었습니다. 원리는 IR 레이저가 방출한 후에 삐걱거리는 것을 통과하고 빛은 측정 공간에서 균등하게 배부되고, 그 후에 IR 사진기에 의해 기록될 것입니다. 공간에 있는 레이저 얼룩, IR 전송기, IR 사진기 단위 및 RGB 사진기 단위는 장치에 요구됩니다.

4의 비행 시간 (TOF): 마이크로소프트의 취득을 위한 3DV 체계, 또한 Kinect 기술의 두번째 발생입니다. 원칙은 공간의 각 지점이 IR 레이저 방출을 통해 관측 지점을 도달하고 3D 깊이 맵을 얻기 위해 거리를 계산하는 것입니다. 따라서, IR 이미터 및 수신기는 RGB 사진기 단위와 감광성 성분 또는 감각 배열과 함께, 요구됩니다.

입체 음향 시각과 구조화된 빛은 이미지 분석 가동을 요구하고, 그러나 입체 음향 시각의 소프트웨어 계산은 큰 다점 감각을 위해 적당하지 않으며, 광원 사이 유선 길이 및 렌즈는 또한 전체로 3D를 위해 적당하지 않는 길게 합니다.

대조적으로, TOF는 각 관측 점의 시간 자료를 기록하고 그 후에 산출할 수 있습니다. 라이트 코딩은 각 영역에서 얼룩을 변환 할 필요가 있으며, 복잡성은 낮습니다. 그러나 두 기술은 IR 방출기와 수신기가 필요합니다. 또한, 기억 또는 몇몇 운영 부속은 요구됩니다, 그래서 비용은 높습니다. 또한, 2의 작동 원리는 다릅니다. TOF 단 하나 점 IR는 기록 시간만 필요로 합니다. 이론에서는 Light Coding의 앞에 얼룩 패턴을 쉽게 분석할 수 있습니다. Light Coding은 전체 화면을 잘라 상세한 깊이 맵을 얻습니다. 그것은 더 쉽습니다. 전반적으로, TOF의 응답 속도 및 정확도는 최고, 그러나 가벼운 기호화는 분야 지도의 정밀한 깊이를 위한 필요 없이 균등하게 실행하고, 입체 음향 시각은 더 적은 비용입니다.