指纹识别的算法 对3D和vcesl产业做一个超详细的科普

苹果发布了带Face ID的iPhone X之后，关于3D感测的讨论就多了起来，在这里，我们为大家对这个产业做一个超详细的科普。

3D摄像是什么？3D特点在于除了能够获取平面图像以外，还可以获得拍摄对象的深度信息，即三维的位置及尺寸信息，其通常由多个+深度传感器组成。3D实现实时三维信息采集，为消费电子终端加上了物体感知功能，从而引入多个“痛点型应用场景”，包括人机交互、人脸识别、三维建模、AR、安防和辅助驾驶等多个领域。站在当前时点，我们认为2D向3D的转变将成为继黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、静态图像到动态影像后的第四次革命，有望再度引爆消费电子供应链！一句话，触摸屏实现了交互方式从一维到平面，而3D将让交互方式从平面变成立体。

消费体验来讲，到底能实现怎么样的颠覆式应用？3D实时获取环境物体深度信息、三维尺寸以及空间信息，为动作捕捉、三维建模、VR/AR、室内导航与定位等“痛点型”应用场景提供了基础的技术支持，因而具有广泛的消费级和工业级应用需求。从应用角度来看，目前3D能够大显身手的场景主要包括消费电子领域的动作捕捉识别、人脸识别，自动驾驶领域的三维建模、巡航与障碍避开，工业自动化的零件扫描检测分拣，安防领域的监控、人数统计等等。

我们认为随着今年大客户导入3D技术，人脸识别和手势识别应用将率先脱颖而出，市场空间有望迎来爆发式增长！根据研究机构Zion Research预测数据，3D市场规模将从2015年的12.5亿美元增长到2021年的78.9亿美元，年均增长率达35%！而从当前产业链调研来看，单价预计13-18美元；按2021年18亿部智能手机40%渗透率来算已经超过100亿美元市场空间，加上在AR、自动驾驶、机器人等领域应用，整个3D市场空间实际有望超过200亿美元！

（二）“痛点型”应用场景层出不穷，将迎来手机标配到智能终端争配的爆发

1、场景1-人脸识别元年来临，指纹识别之后脱颖而出

在智能手机强调差异化、寻求创新点的背景下，脸部识别有望成为消费电子下一个创新大方向，带来产业链投资机会。

从市场占有率看，指纹识别之后最可能脱颖而出的预计是脸部识别。根据前瞻产业研究院统计，2007年至2013年六年期间，生物识别技术的全球市场规模年均增速为21.7%。自2015年到2020年，各细分行业市场规模增幅分别为：指纹（73.3%）、语音（100%）、人脸（166.6%）、虹膜（100%）、其他（140%）。众多生物识别技术中人脸识别在增幅上居于首位，预计到2020年人脸识别技术市场规模将上升至24亿美元。我们预计在智能终端渗透脸部识别的情况下，市场规模可能大超预期。

目前人脸识别市场的解决方案主要包括：2D识别、3D识别和热感识别。2D脸部识别是基于平面图像的识别方法，但由于人的脸部并非平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息。因此3D人脸识别技术更为合理并拥有更高精度。

以TOF和结构光为代表的3D技术与人脸识别技术需求最为匹配。首先，3D采用红外线作为发射光线，能够解决可见光的环境光照影响问题。传统的2D识别技术在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。比如，拍照时遇到侧光时出现的“阴阳脸”现象，就可能无法正确识别。

TOF或结构光3D技术进行拍摄时采集得到人脸图像深度信息，能够获取更多的特征信息在传统人脸识别技术基础上大幅提升识别准确率。与2D人脸识别系统相比，3D人脸识别能够采集眼角距、鼻尖点、鼻翼点、两个太阳穴之间的距离、从耳到眼的距离等深度特征信息，并且这些参数一般不会随着一个人整容、换发型而发生较大变化，因而3D人脸识别能够在用户特征发行变化时继续保持极高的识别准确率。

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