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大数据24小时：中国平安推出区块链解决方案“壹账链”，云从科技发布3D结构光人脸识别技术

【数据猿导读】发布3D结构光人脸识别技术；计算机视觉创企云从科技对外发布3D结构光人脸识别技术；百度与新华社就内容分发、人工智能等达成战略合作……以下为您奉上更多大数据热点事件 编辑 | abby 官网 二、计算机视觉创企云从科技对外发布3D结构光人脸识别技术 昨日，计算机视觉创企“云从科技”正式发布了其最新成果——“3D结构光人脸识别技术”。 据了解，本次发布的“3D结构光人脸识别技术”，相较以往的2D人脸识别及以红外活体检测技术在精确度、响应速度与活体方面有了非常大的飞跃，不需要用户进行任何动作配合，只需要在摄像头前被捕捉到面部画面即可完成活体验证 近日，该公司正式宣布获得了数亿元A+轮融资，同时成功拆除 VIE 架构，顺利回归国内资本市场。 据悉，本轮融资由中恒星光金融控股领投，风和投资、华泰证券、普华资本和众灏资本跟投，将主要用于扩大产品功能及迭代升级。 ?

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繁维科技程斯特：TOF相机下的3D人脸识别，破传统识别困局丨镁客请讲

策划&撰写：巫盼 3D人脸识别的市场正在逐渐打开，相较于当前的2D识别，这种主动式，不易受光线影响的识别方式，也涌入了不少新入局者。 围绕人脸识别，红海之下会有一片新蓝海吗？ 繁维科技成立之初，市面上对于3D相机的研究还处于早期。繁维科技当时也做过双目立体视觉、多路拼接全景相机、结构光3D扫描仪等产品，拿下过安防领域的巨额订单。 当前，比较成熟的3D成像方案主要就三种：结构光、双目视觉以及TOF（飞行时间）。 TOF相机下的3D人脸识别，解决传统CV识别的问题 人脸识别是个巨大商机，尤其是计算机视觉火热的这几年，商汤、旷视带着一众大小厂商在这个领域杀出一条红海。 程斯特认为从技术层面来看，3D人脸识别肯定要优于普通的2D人脸识别，而且等后续量做起来，成本也能快速降下来。“不管是在识别距离、抗干扰能力还是识别速度上，我们的产品都已经达到了业内领先。”

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    人脸识别是怎么做到的？看懂TOF与结构光的区别

    在人脸识别竞争激烈市场中，结构光与TOF两种主流解决方案为各大厂商所受用，为何苹果一直钟情于3D结构光，其背后的秘密是什么呢？ 从平面到立体的秘密 结构光3D视觉技术中的其中一种，用于获取物体平面与深度数据。 3D结构光技术测量精度高，可以达到1mm（毫米级），拥有功耗相对较低等诸多优点，更适合用于近距离的人脸识别，在智能手机、刷脸支付等场景拥有巨大潜力，因此备受业界的重视。 3D结构光让生活更加智能 除了手机解锁，3D结构光还被广泛用于刷脸支付、智能安防、空间扫描、机器人交互、商用屏显、体感游戏等领域，具有广阔的市场空间。 例如在刷脸支付领域，国内3D传感企业奥比中光自主研发的3D结构光摄像头，为支付宝、中国银联提供模组支持，通过3D人脸识别，可以实现快速安全便捷支付，目前刷脸支付设备已经成功落地全国。

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    谈一谈嵌入式上的人脸识别

    谈一谈嵌入式上的人脸识别 机器识别发展 2D人脸识别 3D人脸识别 AI芯片的崛起 嵌入式AI的发展 目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。 不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。 导致识别容易出现不准确的情况，另外活体检测也存在一些问题。为了解决这些问题3D人脸识别随之出现。 3D人脸识别 根据现在的应用情况来看，3D人脸识别也是主要利用摄像头的成像原理进行。 3D人脸识别又主要分为3D结构光、TOF、双目立体视觉。硬件上是红外光发射器，红外光摄像头，可见光摄像头和处理芯片这四个部分构成。 虽然2D人脸识别往往也会用到双目摄像头和红外光发射器，但是这种只是为了在不同的光照条件下能够正常的进行人脸识别。真正的3D人脸识别的红外发射器，发射出来的是一系列的人眼看不见的编码光。

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    3D人脸技术漫游指南

    目录 导语 3D人脸基础知识 初识3D人脸 相机模型 3D相机 3D人脸数据 3D人脸相关任务 常见Pipeline 3D人脸识别 3D人脸重建 总结 导语 随着深度学习技术的推进，人脸相关任务研究也跃升为学界和业界的热点 相较于许许多多的 2D 人脸相关任务入门文献/综述文章，3D 人脸的入门知识却乏善可陈。本文将梳理和介绍 3D 人脸相关基础知识，同时总结一些 3D 人脸识别和重建的基础入门文献。 其中一种深度相机为基于结构光的 RGB-D 相机，以人脸为例，扫描仪会对目标人脸发射光图案（如光栅格），根据其形变计算曲面形状，从而计算人脸的深度信息。 ? （引自《视觉SLAM十四讲》） 总结一下，3D 人脸任务一般采用深度相机获取人脸的深度信息，深度相机一般包括双目相机，基于红外结构光原理的 RGB-D 相机（如 Kinect 1 代）或者基于基于光飞行时间原理的 总结 本文介绍了 3D 人脸技术的入门知识，包括 3D 基础知识如相机模型、3D 相机工作原理、3D 人脸数据处理等，同时也总结了 3D 人脸识别/重建的相关方法，希望抛砖引玉，并对入门 3D 人脸起到帮助

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    对标苹果，中国CV独角兽亮出3D+AI秘密武器

    其中，基于3D结构光技术的Face ID 技术为人们带来了强大的人脸识别解锁和支付新应用，成功开启AI与3D创新发展的新浪潮。 目前，Face ID只能在垂直握住手机时完成识别，不支持水平解锁。 以旷视为例，旷视2017年发力手机市场，随后推出人脸支付、人脸识别解锁、人像光效、人像背景虚化等一系列移动端AI产品，应用在人脸解锁、图像增强、视频处理等方面。 3D 应用：目前在手机3D视觉能力开发方面，旷视研发的3D人脸识别解锁和3D人像光效应用已经实现了大规模的应用，并且还在业内开发出全面可用的安全支付、3D 美颜、3D 整形等应用。 七成Top20国产手机使用旷视方案，3D+AI能出现杀手级应用 OPPO最新旗舰手机Find X采用旷视科技Face++移动端3D人脸识别解决方案，Face++为提供了识别检测、活体检测和注意力检测三个主要算法模型结构 Bellus3D研发的3D面部扫描相机 作为最先一批探索3D视觉技术的华人，Eric Chen 认为，移动端3D人脸扫描摄像机市场近年将迸发强大的市场潜力，而做好3D感知和人脸识别技术的创新结合将成为发展关键

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    揭秘：快手用AI在短视频里玩出三大花样，背后是怎样的技术原理？

    整个模拟人脸的过程借助了3D结构恢复与3D信息融合，用3D重建技术恢复出3D结构，融合2D信息后，分析人脸特征，进而生成虚拟形象。 在这里，3D人脸重建需要借助快手内部的上万级3D人脸数据集，包含每个人的年龄段、人种、脸型和表情，通过人脸关键点识别技术，帮助3D人脸重建，不管你是哭着还是笑着都可以重现出来。 之后，再对这三个人脸图像进行更细粒度的属性分析，得出对应的年龄、性别、表情等属性，基于属性对检索结果进行重排，从三张人脸里挑出和体验者长得最像的那个。 人像3D打光 快手上的另外一个AI应用则是人像3D打光，就像是短视频版的“逆光也清晰”，在光线不好的情况下，自动“打”一束光到用户脸上，让生成的图像效果有非常自然、符合面部形状的光线。 ? 人像3D打光主要利用了实时人脸三维重建技术，利用了人脸参数化先验模型，根据输入图，自动匹配人脸几何信息，得到人脸3D模型参数，获得人脸3D网格模型。

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    OPPO Find X，一款（可能）被全面屏“耽搁”了的AI手机

    3D结构光技术，伴随着“刘海”广为人知，也开启了刷脸解锁的新潮流，但此番3D结构光用于安卓量产旗舰，还是新鲜事。 解锁时，结构光元器件根据用户面部15000个识别点完成信息确认，安全性上毋庸赘述，与支付宝合作推出脸支付功能，也便自然而然。 ? 相比以往从2D平面分析用户的面部特征，3D结构光带来的15000个识别点的面部特征提取，能够专门为用户构建起脸部3D模型。 △ 自拍成像样张 由于用户人脸的3D模型已被精准识别，于是在拍照或视频的时候，结构光技术可以做到毫米级别的精度分析，来分辨人物与背景，实现自然精准的虚化。 △ “猫”场景识别 同时借助3D结构光识别技术，Find X在自拍的时候可以和前置镜头结合，给出用户更好的表情和头部位置建议，让用户获得更好的自拍效果。 ?

    31020

    的卢深视张斌：立足“云、端、芯”战略，打造“纯三维”人脸识别技术丨镁客请讲

    （3D结构光）技术。” 二维图像识别已满足一般市场需求，但还不够 自2013年苹果收购3D结构光团队PrimeSense，并接连收购多家产业链上下与企业之后，结构光这一计算机视觉分支就受到了来自业内人士的关注。 而在2017年，搭载3D结构光技术的i、Phone X一经问世，这一技术的公众认知度得到进一步扩大，且市场落地方面也打开了更多的市场。 一般而言，结构光技术更适用于近距离识别，就成果方面，张斌称，的卢深视三维深度感知技术在1080P分辨率5米范围内，精度误差仅为5mm，人脸重建精度保持在平均1.5mm以内，三维人像识别错误率为十亿分之一 基于这一预测数据，3D结构光的市场规模可见一斑。 落地方面，的卢深视选择了从安防市场先行切入，这也是诸多人脸识别公司的第一选择。

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    对不起，阿里投资的AI公司证明：刷脸支付防不住3D面具

    比如从视频上很难看出3D面具是否每次都有效。由于视频中仅有一个面具出镜，也不确定换个人换个面具是否还能“攻破”人脸识别系统。 但攻破方耐能表示，实际证明了一件事： 在测试中，像苹果和华为的人脸识别系统，采用了3D结构光技术，所以并未被3D面具所欺骗。 甚至，苹果的Face ID一开始就针对3D面具进行了测试。 如果3D和2D有点绕，我们简单回顾下两者的不同。 2D人脸识别 用于训练2D人脸识别的图像，通常是RGB，灰度和红外人脸图像，没有空间信息。 因为3D人脸方案，不便宜。 3D人脸识别 3D人脸识别系统安全等级较高，基本能防御所有平面攻击（照片、视频或者睡觉状态）。 目前，根据摄像头成像原理主要分为：3D结构光，TOF和双目立体视觉。 苹果等手机上的3D人脸识别，采用的就是3D结构光技术。

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    【深度相机系列一】iPhone X的原深感相机到底是个什么玩意？

    RGB摄像头拍摄的2D人脸结合计算的深度人脸信息，经过算法处理就可以绘制出精确细致的3D人脸。 该技术安全性极高，可以轻松的识别出普通RGB相机难以处理的利用打印照片、软件合成、面具等进行的人脸识别攻击，可以安全方便的进行人脸活体检测。 点阵投影在人脸上的示意图 （其实投影的是人眼不可见的红外光，这里只是示意图） 在3D人脸模型的基础上，苹果除了推出FaceID，还衍生出了艺术自拍、人像光效、动画表情等一系列实用有趣的玩法。 深度相机在三维建模、自然人机交互（手势/人脸识别）、AR/VR、自动驾驶等领域有非常广泛的应用。但是由于技术的限制，深度相机很难做到体积非常有限、功耗要求低的手机上。 从原理上来说，iPhone X的结构光方案比Phab2 Pro TOF方案来说具有功耗低，分辨率及精度高等优点。这些优势对于在移动设备上实现生物特征识别来说意义重大。

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    ICLR 2021|基于GAN的二维图像无监督三维形状重建

    尽管像GAN这样最先进的2D生成模型在建模上具有较好的性能，但是研究人员们仍然不了解它们内部是否隐含了底层的3D对象结构。如果真的隐含了这些信息，研究人员如何利用这些知识来恢复图像中物体的三维形状呢？ 该框架不需要2D关键点或3D标注，也不需要对识别的物体形状有苛刻的要求，例如，要求形状是对称的，即可成功地恢复了人脸、汽车、建筑等的高精度3D形状。 研究贡献： (1) 研究人员首次尝试使用仅在2D图像上预先训练的GAN来重建3D物体形状。研究人员的工作表明，2D GAN可以捕获不同对象类别的丰富3D知识，并为3D形状生成提供了一个新的视角。 由于一个实例的3D结构可以从具有多个视角和照明变化的同一实例的图像中推断出来，因此，研究人员希望通过利用2D GAN捕获的图像来创建这些变化。 文章总结： 研究人员已经提出了第一个直接利用现成的2D GAN从图像恢复3D物体形状的方法。研究人员发现，现有的2D GAN捕获了足够的知识来恢复许多对象类别的3D形状，包括人脸、猫、汽车和建筑。

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    优Tech分享 | 人脸3D重建与渲染技术研究与应用

    研究趋势 关于人脸3D重建、人脸3D驱动与渲染目前的研究趋势，主要有两大方向： 一是面向模型学习过程的深度学习化，通过深度神经网络训练引入更多约束和先验知识辅助来获得更优的重建结果，例如将更多图像像素信息纳入重建过程的参考 从原始的裸3D采集，到处理成降维之后的基底表达，以一套非常完整的、具有统一拓扑结构的3DMM基底支撑上层的3D重建任务。 ，再将已采集人脸的图像与这些光的参数进行融合构建样本对，最终训练相应的深度学习模型获得人脸的本征纹理表达。 这一方法通过课程学习思路，首先借由人脸几何与纹理参数化模型进行初步估计，然后进行像素级别Refinement，最终不依赖任何光场采集数据即可实现面向in-the-wild人脸图像的逼真Relighting 作为腾讯CSIG旗下的顶级人工智能实验室，优图专注于在CV的领域，包括人脸人体、图像识别、OCR等视觉领域的前沿技术研究和应用落地，为To B场景提供行业解决方案，同时为腾讯内部产品提供底层AI技术支撑

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    刷脸支付应以安全为本 3D传感技术成为决胜关键

    一方面，刷脸支付可以实现“不用手机，万物可付”，比二维码支付更加高效便捷。另一方面，刷脸支付采用了成熟的3D人脸识别技术，目前刷脸识别的准确率已经达到99.99%。 不仅如此，3D人脸识别技术通过3D立体信息采集，根据人脸特征进行身份验证，可以抵挡照片、视频、模拟人像等盗刷攻击，从而有效地避免了各种人脸相似物带来的身份冒用情况。 巨头纷纷入局，3D传感行业高速发展 前瞻产业研究院人脸识别行业发展现状报告显示，到2022年，全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元，增速保持年均20%左右。 无论是支付宝的“蜻蜓”、微信的“青蛙”、还是银联的“刷脸付”， 均具备了金融级的准确性和安全性，所采用的刷脸支付设备均使用了3D结构光技术。巨头的入局，加速了3D传感行业的发展。 在政策、资本、市场、技术等全新模式的助推下，基于3D结构光技术的刷脸支付势必会得到快速的发展，并将在更多场景中得到应用。

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    刷脸支付应以安全为本 3D传感技术成为决胜关键

    一方面，刷脸支付可以实现“不用手机，万物可付”，比二维码支付更加高效便捷。另一方面，刷脸支付采用了成熟的3D人脸识别技术，目前刷脸识别的准确率已经达到99.99%。 不仅如此，3D人脸识别技术通过3D立体信息采集，根据人脸特征进行身份验证，可以抵挡照片、视频、模拟人像等盗刷攻击，从而有效地避免了各种人脸相似物带来的身份冒用情况。 巨头纷纷入局，3D传感行业高速发展 前瞻产业研究院人脸识别行业发展现状报告显示，到2022年，全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元，增速保持年均20%左右。 无论是支付宝的“蜻蜓”、微信的“青蛙”、还是银联的“刷脸付”， 均具备了金融级的准确性和安全性，所采用的刷脸支付设备均使用了3D结构光技术。巨头的入局，加速了3D传感行业的发展。 在政策、资本、市场、技术等全新模式的助推下，基于3D结构光技术的刷脸支付势必会得到快速的发展，并将在更多场景中得到应用。

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    专栏 | 打破人脸识别谣言，看iPhone X FaceID背后的技术与商业前景

    活体检测问题在今年 3.15 晚会中就曾被曝光，而如何解决该问题，可以从感光源入手。 活体检测根据感光源的不同，可分为三类，一类是可见光，一类是近红外，而另一类是 3D 的结构光。 可见光的方式目前还存在缺陷，当用照片或者视频的方式可以很容易的进行解锁，而近红外和 3D 结构光的方式可以很好的区分真人和伪造人脸的区别。 而 3D 结构光摄像头相对于前两种来说，比较完美的解决了活体认证的问题，这也是苹果在 iPhoneX 上所使用的技术。 复杂光线 除了活体检测，许多用户也关注复杂光线等因素对人脸识别是否有影响。主流的设备会采用红外摄像头，它成像稳定，大大提高了人脸识别对光线的鲁棒性。 同时，由于近些年嵌入式视觉的不断迅猛发展，压缩的深度学习模型可以针对各种光照，包括在暗光、强光灯情况下，对各种各样的人脸有非常鲁棒的识别，不仅如此，它还可以部署在移动设备上，具有非常高效的识别效果。

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    为何苹果、Google、Facebook力推3D AR，看完这个你就知道了

    先来看一下官方的介绍，iPhone X 版的天天 P 图主要有以下功能特色： 1）3D 人脸检测精准 ：识别点增加的原因，相较于现在版本最好是正脸面对镜头才能识别，如今的 X 版本校对更加精准，侧脸、偏头或是在光线不佳的情况下 ，都能准确识别到人脸的轮廓。 具体而言，上述的感应器会投射人眼看不见的光，并读取用户的脸部 3D 几何结构图，而这一切都是实时发生的。苹果甚至为此开发了一个神经引擎（Neural Engine），可即时处理人脸识别数据。 有了 3D 人脸信息，我们甚至可以给脸部直接虚拟打光，添加眼镜帽子等动态道具，都是非常好玩的体验，而且不止前置摄像头，我们后置摄像头这里也有丰富的玩法，欢迎大家去下载天天P图打开自拍相机体验。 目前 ARKit 人脸 3D 只能用在 iPhone X 上。未来应该会扩展到其它硬件，但需要前置摄像头带深度信息。天天 P 图目前只支持单人识别，这里有待 Apple API 扩展。

    609150

    多模态PCANet：一种高精度、低复杂度的鲁棒3D活体检测方案

    然而在人脸部分遮挡或恶劣光照条件下，用户人脸识别或人脸认证的合法访问常常提示活体检测失败，甚至根本检测不到人脸。 人脸活体检测作为人脸识别技术的先决条件，对保障人脸识别系统的安全性具有重大意义。本文讨论的呈现攻击仅限与关于人脸的非活体呈现攻击，如照片、回放视频以及人脸面具等。 2． 本文针对被动活体检测任务，根据人脸图像数据维度分作2D活体检测、伪3D活体检测以及3D活体检测。3D活体检测是指利用双目、结构光、ToF相机，获得点云图或深度图等3D空间结构信息进行活体检测的统称。 该算法与前两类活体检测算法相比，其专注于人脸面部区域，消除背景对检测的干扰。作为经典的3D活体检测算法，直接使用深度相机获取空间结构信息，极其容易识别屏幕或者打印攻击。 算法框架基于传统FPH框架和简化深度学习模型，在算法运算复杂度上显著低于现存的深度学习基准算法，对于光照、遮挡、姿态变化等具有一定鲁棒性，保障着人脸识别系统的安全性，提高了人脸识别的性能。 5.

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    异质人脸识别研究综述

    人脸识别是身份认证的重要生物识别技术，也是计算机视觉领域研究最多的课题之一，经过近30年的研究，在受控和均匀的可见光条件下的传统人脸识别得到了很大的发展，目前已广泛应用于军事、金融、公共安全和日常生活等领域 相对于传统的可见光下的人脸识别，异质人脸识别充满着许多严峻的挑战，但在真实世界中，它有更大的重要性和价值。 深度卷积神经网络【16】使用级联的多层处理单元进行特征提取和转换，学习了与不同抽象层次相对应的多层次表示，这些层次构成了人脸的层次结构，表现出对人脸姿势，光照和表情变化的强不变性。 3.现有异质人脸识别发展概述 采用图片合成思路的方法中，受到Eigenface【5】的启发，eigensketch transformation【32】将人脸分为几何结构和纹理两部分，转换过程中人脸的几何结构不变 ，而利用Karhunen-Loeve Transform (KLT)对人脸纹理进行变换，然后将几何结构和纹理融合得到Sketch图片。

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      人脸支付

      腾讯云人脸支付（FRP)基于优图自研的反光活体技术和3D结构光活体检测技术,利用人的相貌特征完成身份认证，在支付阶段通过“扫脸”来取代传统密码，无需用户完成指定动作配合，可拦截照片、面具、视频等攻击手段……

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