《国产技术突破 云从科技首发3D结构光人脸识别技术》

  • 来源专题:中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者: 冯瑞华
  • 发布时间:2018-02-09
  • 2月7日,中国计算机视觉企业云从科技正式在国内首发“3D结构光人脸识别技术”,这也是中国企业首次将结构光技术应用在人脸识别系统上。

    云从发布“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的上有了非常大的飞跃。

    此外云从科技已经有了大量的金融级应用,包括刷脸取款,刷脸购物。新技术的发布,标志着云从科技继续引领计算机视觉技术的发展。

    2016年5月份,云从科技就开始了结构光技术的研究,通过反复验证,实现在银行、手机、家电等各个场景的应用。

    云从科技相关负责人对外表示,“国产结构光软硬件技术已经攻克难关,已经开始逐步投入量产。”

    云从科技成立于 2015 年 4 月,是一家孵化于中国科学院重庆研究院 的高科技企业,专注于计算机视觉与人工智能。目前,云从科技是中国银行业人脸识别第一大供应商,包括农行、建行、中行、交行等超过100家 金融机构已采用公司产品。

    在安防领域推动中国科学院与公安部全面合作,通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统,公司产品已在 24 个省上线实战,引领了公安行业战法变革。

    目前除了iPhone X,国产手机几乎都是应用的2D人脸识别技术,存在对识别环境要求苛刻、容易被攻破等缺点。而应用了“结构光技术”的3D人脸识别系统在精确度、响应速度与活体方面得到了革命性突破。

    首先,现在的2D人脸识别技术很容易被照片、手机等道具攻破,往往需要加入动作验证等配合式活体检测,检测时间较长,用户体验也不佳。

    而3D结构光人脸识别技术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,并且能够有效防守纸张、面具、手机屏幕等各类道具的攻击。

    其次就是分析时间从之前的1-2秒压缩到了毫秒级,用户体验得到质的飞升,这也是iPhone X人脸解锁为何如此受到关注的原因。

    最后,“3D结构光人脸识别技术”对于微光环境也能有很好的输出结果,不受环境光线强弱的影响,极大的扩展了人脸识别技术的应用场景。

    基于这三个优势,3D结构光人脸识别技术能够广泛的应用在物联网、移动互联网、银行、安防、交通等各个需要人脸识别场景,更好的提升攻击预防效果,全面提升人脸识别准确度,结合云从最新的算法,能够在一千万分之一误识率下达到99%以上的准确率。

    云从科技此次发布该项技术,标志着中国终于可以突破结构光人脸识别技术的壁垒,今后国产技术将全面应用于手机,电脑,机具,设备,家电等各行各业,打破先进技术垄断。

    云从科技相关负责人表示,现在实现人脸 3D 建模的方式主要有三种,TOF (Time of Flight)、双目成像(双摄3D 建模)和结构光,第二代 Kinect 采用的就是 TOF 方案。有趣的是,第一代 Kinect 使用的其实是 PrimeSense 公司的结构光方案,这个公司被苹果收购以后做了Face ID。

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    • 编译者:husisi
    • 发布时间:2022-11-21
    • 瑞典皇家理工学院的研究团队设计了一种低成本高收益的专用于制造微机电系统(MEMS)的3D打印技术,它克服了传统MEMS器件制造的局限性,有望实现定制化MEMS器件的经济高效生产。通过该系统能够小批量生产定制设计的MEMS设备,以用作微型机器人、智能导航、飞行器设计等领域的传感器。 尽管通过大规模半导体制造技术可以高效地大批量生产MEMS器件,但由于制造工艺开发和器件设计优化的启动成本较高,使得中小型批量制造MEMS具有一定挑战性。因此,领导该研究的Frank Niklaus教授表示,工程师通常需要在非最优的现成MEMS设备和难以承受的启动成本之间做出抉择。而且传统的制造工艺开发和设备设计优化的成本不会因为小批量而降低。 图 一个3D打印的MEMS单元被放在一枚硬币旁边 该团队利用双光子聚合结合金属蒸发工艺制造了一种应变传感器,并展示了一种3D打印的功能性MEMS加速度计。它表征了加速度计随时间变化的响应度、谐振频率和稳定性。测试结果表明,这种3D打印方法可以有效地制造各种定制设计的MEMS器件。 双光子聚合过程,产生了小至几百纳米,但无法感知的高分辨率物体。为了形成转换元件,研究人员使用了一种遮蔽技术,其工作原理类似于模板。在3D打印的结构上,研究人员制作了具有T型横截面的特征,它功能就像一把伞。当从3D打印结构上方的某个点沉积金属时,受到这种“保护伞”保护的T型特征的侧面没有被涂覆金属。因此,T顶部的金属与结构的其余部分绝缘。 研究人员利用该方法,通过商业3D打印设备在短短几个小时内就制造了大约12个定制设计的MEMS加速度计。这种3D打印方法可以用于MEMS器件的原型制作,并以更加经济的方式每年生产数千万个MEMS传感器。 Niklaus强调,该方法突破了传统MEMS的生产极限,因为如果使用传统半导体技术来制造一款MEMS产品的成本在数十万美元左右,而且生产周期通常需要几个月甚至更长。但他们研发的新型3D打印技术不仅成本低,而且大大压缩了生产时间,在未来有望改变MEMS和传感器制造的游戏规则。 该方法可以用于制造那些需要定制的昂贵设备,比如飞机加速度计和工业机械振动传感器。它还可以应用于各种MEMS传感器,比如压力传感器,陀螺仪和流量传感器等。其他可以从该技术中受益的小批量产品包括机器人、工业工具和风力涡轮机的运动和振动控制单元。 此外,3D打印还可以为MEMS传感器实现复杂的几何形状,而且目前通过传统的硅微加工无法实现。研究人员通过将遮蔽元件,与定向材料沉积相结合来,选择性地功能化3D打印MEMS结构的表面的这种思路是通用的,促进了创新设计和各种传感器集成。 3D打印大大缩短了MEMS器件设计和制造的间隔时间,使得研究人员能够在几个小时内评估设备的性能,并对其进行优化。据研究人员称,从工业角度来看,与传统维微纳制造技术相比,3D打印可以显著降低中小批量定制MEMS器件的启动成本。 Niklaus 认为3D打印的可扩展性不仅仅是MEMS生产的优势,而且使其他类型的定制设备的制造成为可能。
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