奧比中光展示智能深度3D攝像頭技術(shù)解決方案

　　12月1日，在手機報主辦的"2017年3D攝像決勝AI，生物識別變革襲來(lái)高峰論壇"上，奧比中光CEO黃源浩做了題為"智能深度3D攝像頭技術(shù)解決方案"的主題演講，詳細闡述了奧比中光所研發(fā)的3D傳感攝像頭技術(shù)、人臉識別技術(shù)和iPhone X之間在功耗、抗室外光強、精度、幀速、分辨率、體積等各項參數的對比，對比結果出乎意料，奧比中光與蘋(píng)果公司在結構光技術(shù)上實(shí)現最為接近，甚至部分技術(shù)表現更為成熟。

　　為什么奧比中光和蘋(píng)果公司都采用結構光3D傳感方案

　　今年9月，業(yè)界翹首期盼的iPhone X正式發(fā)布，全新的外觀(guān)、功能設計讓全球消費者為之驚艷。其中最大亮點(diǎn)無(wú)疑是前置3D攝像頭及Face ID，盡管人臉識別功能受到許多質(zhì)疑的聲音，但也不妨礙大家對這項技術(shù)期待與嘗試。據了解，iPhone X實(shí)現人臉識別最重要的一點(diǎn)是搭載前置3D傳感攝像頭，可以精準識別活體人像，可用于Face ID錄制、解鎖、動(dòng)畫(huà)表情、人像背景虛化與拍照。而其3D傳感攝像頭解決方案正是和奧比中光一樣使用了結構光3D傳感方案，為什么蘋(píng)果公司會(huì )在iPhone X這樣一款重要產(chǎn)品上使用前置3D攝像頭，并采用結構光方案，而不是其他3D成像技術(shù)，黃源浩在論壇演講中為我們揭開(kāi)了其中奧秘。

　　奧比中光創(chuàng )始人兼董事長(cháng)黃源浩在2017重慶o國際手機展發(fā)表演講

　　他提到，目前業(yè)界主流的三種3D成像技術(shù)分別為結構光、TOF以及雙目測距。三種方案中，結構光和TOF的應用最廣，雙目測距因不適合小型化場(chǎng)景，因此并未大規模推廣商用。

　　黃源浩通過(guò)三組數據分析指出，相比結構光方案，TOF技術(shù)在高分辨率、高幀數的情況下，功耗無(wú)法滿(mǎn)足手機使用要求，而結構光方案功耗低的原因，一是結構光僅需局部照明，二是因為結構光方案僅憑單幀IR圖便可計算出深度圖。

　　在第二項對比中，可以看到結構光和TOF方案均有不足，結構光方案的不足是邊界線(xiàn)清晰度略低，TOF則有多重反射產(chǎn)生噪音、邊緣精度過(guò)低、時(shí)域濾波導致滯后等不足。

　　不過(guò)黃源浩強調，圖像增強需要高分辨率，視頻處理、AR、人機交互則需要高幀數，因此，手機前置3D攝像頭最適合采用結構光方案，手機后置3D攝像頭方面，結構光與TOF均有機會(huì )。正因為如此，蘋(píng)果最終選擇了采用結構光方案的前置3D攝像頭。

　　哪家技術(shù)方案更成熟？

　　那么許多用戶(hù)或廠(chǎng)商就不禁會(huì )問(wèn)，都是采用結構光方案，國產(chǎn)的奧比中光和蘋(píng)果公司在這項技術(shù)上的PK究竟誰(shuí)更強呢?在此次論壇演講中，黃源浩自豪地秀出了兩家公司技術(shù)上從3D渲染、渲染精度以及抗強光等方面研究對比數據。如下圖：

　　通過(guò)對比可以看出，在單張深度圖3D渲染、3D渲染精度、抗強光方面，奧比中光方案較iPhone X更為成熟，在功耗、分辨率、幀速、體積等方面，也毫不遜色。黃源浩在會(huì )上還表示，奧比中光目前自主研發(fā)應用于手機前置3D攝像頭的Astra P將于2018年商用，和前代產(chǎn)品相比，Astra P體積小，功耗低，功能更為強大，適用于國內各大手機廠(chǎng)商。

　　Astra P結構布局

　　奧比中光Astra P技術(shù)指標

　　厚積薄發(fā)，奧比中光將推動(dòng)國內3D傳感行業(yè)跨步向前

　　成立于2013年的奧比中光，是一家集研發(fā)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售為一體的3D傳感技術(shù)高科技企業(yè)。2014年，榮獲深圳孔雀計劃第一名。2015年其3D深度攝像頭Astra、Astra mini就已完成量產(chǎn)。2017年，完成C+輪融資，成為國內人工智能領(lǐng)域的獨角獸。在3D傳感器領(lǐng)域，奧比中光不僅具有結構光、雙目、投影方案，還是惠普獨家3D供應商。

　　黃源浩表示，未來(lái)1-2年，手機3D傳感業(yè)務(wù)將成為奧比中光重點(diǎn)推進(jìn)領(lǐng)域，公司將與國內外主流手機廠(chǎng)商共同推動(dòng)我國手機3D人臉識別技術(shù)，AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為消費者帶來(lái)更為優(yōu)異的3D人臉識別體驗。