這個詞一齣,會議室裡響起一陣輕微的吸氣聲。
2013年,這絕對是比指紋識別更前沿。更大膽的想法。
「我們有不錯的攝像頭技術積累,也在演算法團隊上有投入。
從邏輯上講,用攝像頭進行人臉識別,似乎比專門增加一個指紋模組更自然」,也更符合手機形態一體化的趨勢。
江嶼,從純技術角度看,如果我們集中力量攻關,有沒有可能走通這條路?
哪怕初期體驗不那麼完美,但能率先在國產機型中推出,形成一個鮮明的記憶點?」
所有人的目光,瞬間聚焦到江嶼身上。
這位研發負責人沒有立刻回答,他沉思了足足十幾秒,彷彿在腦海中快速搭建一個技術架構模型。
當他再次開口時,語氣變得極其嚴謹,甚至有些凝重。
「陳總,各位,我必須澄清一個可能存在的誤解。」
江嶼站起身,走到白板前,拿起筆。
「3D人臉識別,絕不僅僅是有不錯的攝像頭」就能實現的。
它和我們手機裡,用於拍照的2D攝像頭,在技術原理和硬體要求上,是代際的差異。
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他在白板上畫了兩個大大的圓圈,分別標註「2D成像」和「3D感知」。
「我們現有的攝像頭,包括最高階的1300萬畫素模組,其本質是捕捉物體反射的可見光資訊,生成一張二維平面照片。
而3D人臉識別,需要獲取的是人臉表面的深度資訊,也就是每一個點的三維空間座標,構建一個毫米級精度的3D模型。」
他一邊說,一邊在白板上快速列出要點。
「硬體上,至少需要三大核心模組協同工作。
深度資訊採集系統:自前主流有三種技術路徑。
一是3D結構光,需要紅外雷射發射器投射出數萬個不可見的散斑點陣,再用專門的紅外攝像頭捕捉這些點陣,在人臉上的形變,透過計算形變來還原深度。
這需要極其精密的點陣投影儀和同步控制。
二是ToF(飛行時間法),透過發射紅外脈衝光並計算反射光的時間差,來直接測量距離。
這對光源和計時感測器的精度要求極高。
三是雙目立體視覺,模仿人眼,用兩個固定距離的攝像頭透過視差計算深度,但演算法複雜,對算力要求大,且在弱光或紋理缺失區域效果差。
專用的資料處理單元:
海量的點雲資料需要即時處理,生成深度圖,再進行3D建模和特徵匹配。
這需要強大的。甚至可能是專門定製的影像訊號處理器(ISP)和神經網路處理器(NPU),對晶片設計能力是巨大挑戰。
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