3D成像技术来袭 金融科技将迎来哪些变革？

本篇文章3378字，读完约8分钟

2018年7月30日，搭载3d景深相机的小米mi8透明探索版于当晚7:30正式发布，仅一分钟后机器就很快销售一空。

2018年6月27日，vivo在mwc2018大会上发布了一款基于tof的3d景深相机，名为“悬挂iphonex”。

2018年6月19日，oppo find x手机发布，其前置3d深度摄像头是主要的反黑客技术之一。

2017年9月13日，苹果发布了iphone x手机，基于3d结构深度摄像头的人脸识别技术宣布手机前置摄像头首次进入3d时代。

面对一款又一款配备3d景深设备的新型手机的发布，我相信读者可以直观地感觉到，3d成像技术已经进入了消费电子领域的快速商业增长期。本文将介绍三维成像技术的工作原理和分类，以及三维成像传感器市场的概况，并讨论该技术对金融技术的影响。

三维成像的工作原理和分类

根据工作原理，三维成像技术分为被动型和主动型。

被动视觉模仿生物的双目视觉原理，由至少两个图像传感器组成。基于两个图像传感器的相对物理位置和几何关系的测量原理，可以计算景深。请注意，景深和距离是不同的概念，如下图1所示。

双目视觉系统的核心是将同一个观测点的坐标位置关联到各自的图像传感器中，如上图1左图所示。但是在实际使用中，由于拍摄对象的外部环境和表面纹理属性等客观因素，特征点自动匹配算法复杂，匹配精度也直接影响景深计算精度和系统的整体效果。

主动视觉系统由于其不同的工作原理可以有效地解决这个问题。

主动视觉系统利用独立的人工光源主动投射到被观察物体上来测量景深。根据投影光源和景深技术的不同，主动视觉可以分为三类:三角测距法、结构光法和飞行时间法。如下图2所示。以下是详细的介绍:

(1)三角测量法(三角形)

三角测距是一种利用三角几何计算景深的方法，利用投影光源、观察物体和接收图像传感器之间的空位置。这种方法是许多主动三维景深视觉系统的基本算法。

(2)结构光方法

结构光方法可以作为被动视觉系统中特征点匹配的一种对策。如下图3所示，结构光的含义是通过特定的图案代码将有源光源投射到被测物体上，例如，将密集的均匀光栅投射到被测物体上。由于被测物体表面不同深度的不规则性，反射到图像传感器上的光栅条纹会发生变形。这个过程可以看作是通过物体表面的深度信息来调制光栅条纹。通过将图像传感器接收到的失真光栅图案与原始图案进行比较，可以分析每个观察点云的深度信息以形成深度云，即深度帧。

应当注意，根据投影模式，结构光方法也可以分为三种模式:点、线和平面。按照模式编码方法，它也可以分为时间编码、空编码和直接编码(如灰度编码)。这些技术都是为提高编码模式的解调抗干扰性能和更快获取深度点云而采取的不同技术措施，如下表1所示。目前，在移动终端领域，结构光编码主要是静态编码。

(3)飞行时间

飞行时间，也称为tof，是一种基于测量投射光源信号的发射和接收之间的时间差的景深计算方法。

根据时差的测量方法，Tof可分为脉冲波测距和连续波测距。脉搏波测距的原理是直接测量脉搏信号发送和接收之间的时间差；连续波测距是通过连续发射整数波长并计算接收波和发射波之间的相位差来间接计算时差，如下图4所示。

具体来说，脉冲波测距主要用于工业测绘等大规模远距离场景，其光源主要是激光。对于移动终端设备，由于使用场景和功耗，意味着目标物体和镜头之间的距离在10米到100米之间，因此移动终端上使用的tof有望主要基于连续波相位测距技术。

目前，结构光和飞行时间是主动景深视觉系统的主流技术解决方案。结构光技术相对成熟，元件集成度高。目前，苹果iphone x已经采用了结构光技术；由于Tof可以直接测量景深/距离，因此它在响应速度和测量范围方面具有固有的技术优势。有了谷歌和微软等国际一流企业平台的支持，技术前景是光明的。

应该注意的是，主动式3d景深视觉系统在其不断发展中开始学习被动式双目视觉系统的优点，即通过引入两个主动式立体视觉系统，利用图像传感器与从双向光源发射器到图像传感器的光源运动轨迹之间的位置关系，可以获得更高精度的景深信息。例如，英特尔发布的最新d400系列景深相机模块就是采用这种技术的代表。

3d成像和传感市场概述

介绍了三维景深成像系统的工作原理。那么，3d成像技术有市场需求吗？3d成像技术还要多久才能完全普及？我们可以从以下维度找到答案。

(1)vcsel市场增长

作为3d景深成像系统的核心组成部分，vcsel激光器在消费电子领域的市场趋势可以间接反映其3d景深市场需求和未来发展。如下图5所示，根据yole的预测，随着2017年在iphone x上首次引入结构光主动3d成像系统，整个vcsel市场将以48%的速度在CAGR快速增长。在消费电子领域，vcsel市场规模已从2017年的1.65亿美元攀升至2023年的31亿美元，增长了近30倍。

(2)增长(2)3d成像市场

根据yole的预测，CAGR 3d成像和传感市场的总体增长率为44%，消费电子领域的增长率将达到82%，到2023年将达到138亿美元，如下图6所示。

(3)终端手机三维景深的占用率

由于其技术的先进性，主动视觉系统将逐渐取代被动双目视觉系统，并逐渐被手机终端制造商所采用。目前，在3d成像领域，根据结构光和tof技术的特点，一致预测基于结构光技术的3d成像将作为手机的前置摄像头，而tof技术在后置摄像头中更有前景。

目前，苹果作为手机终端高科技领域的领导者，占据着3d成像产业链中一流供应商的供应渠道，有望领先安卓手机制造商1-2年，率先部署3d景深相机，如下图7所示。

根据拓跋工业研究所的分析，智能手机3d传感的全球普及率将从2017年的2.1%提高到今年的13.1%，苹果仍将是主要用户。据估计，2018年全球配备3d传感模块的智能手机产量将达到1.97亿部，其中iphone占1.65亿部。此外，2018年3d传感模块的市场产值预计约为51.2亿美元，其中iphone占84.5%。据估计，到2020年，总产值将达到108.5亿美元，2018年至2020年的复合年增长率将达到45.6%。

综上所述，作者认为三维主动景深成像技术将在未来2-3年内加速普及。如果上游供应商能够跟上安卓手机制造商的出货水平，为他们提供高质量的芯片、模块和解决方案，其推广速度将会更快。

三维成像技术对金融技术的影响

面对3d成像技术的攻击，金融技术领域会发生什么变化？笔者认为，至少在以下四个方面，金融技术将被新一代技术升级和取代，并将在未来产生更广泛的应用场景。

(1)人脸识别技术升级

据报道，从2015年到2020年，人脸识别的市场规模增长了166.6%，预计到2020年，人脸识别技术的市场规模将上升到24亿美元。由于缺乏景深信息，现有的二维人脸识别技术在平面投影过程中存在特征信息丢失的问题。3d成像技术通过3D建模最大限度地保留了原始有效信息，可以提供更高的识别精度和更快的人脸识别速度。同时，由于主动视觉系统采用红外作为主动光源，将有效解决环境光照对人脸识别的影响。3d人脸识别也将具有更强的防伪性，可以根据人脸的3d模型有效地识别出物体是真人还是照片。

(2)体内检测

主动三维成像技术中使用的红外发射器和红外图像传感器可以共同检测人体，这在传统的二维视觉系统或被动双目视觉系统中是无法实现的。如上所述，vcsel激光器目前使用850纳米和940纳米波段，其中940纳米波段因其抗干扰能力强和有效距离长而成为新一代vcsel的首选波段(见下图8)。其中，940纳米波段正是心率监测和血氧检测的理想红外波段，因此可以预测，基于三维主动成像的活体检测算法将逐渐在金融技术领域得到广泛应用。

(3)微表情测谎

基于2d识别的微表情识别技术也将升级。结合人体检测技术，微表情识别技术有望实现更广泛的应用。

(4)增强现实三维重建

具有景深信息的3D测量和3D重建技术将更有效地服务于新的零售场景。例如，在智能裁剪、虚拟购物、家具装饰等场景中，由于深度信息的存在，模拟家具在摆放时会受到周围环境的空大小的约束，具有超真实感。

可以说，随着3d成像技术的出现和普及，新的应用和适用场景将不可避免地被触发。让我们期待新一代黑色技术带来的技术红利。

来源：千龙新闻网