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iPhone X使用的3D结构光面部识别和Android手机的TOF技术有什么区别？自2013年指纹识别登陆移动设备以来，生物识别技术不断发展。五年后的今天，指纹识别突然退场了。今天，我们专注于技术难度更高、更安全的3D结构光和TOF解决方案。
3D结构光(结构光)
3D结构光的基本原理是通过近红外激光将具有一定结构特征的光透射到被摄物体上，然后由专门的红外相机采集。具有一定结构的光线会由于被摄物体的深度区域不同而收集到不同的相位信息，然后结构变化会被sad运算单元转换成深度信息，从而得到被摄物体的三维结构。
简单来说，3D结构光可以通过光学手段获得被摄物体的三维结构，然后将获得的信息进一步应用。实现这项技术的成本非常高。为了让iPhone X和更新的机型实现3D结构光人脸识别，苹果开发了专门的AI芯片，并为3D深度成像设置了独立的运算单元，以确保人脸识别的效率。
飞行时间
TOF也是3D原始深感相机的方案之一。TOF分为单点和多点测距方式，飞机上采用多点测距。CCD(带电荷保持的光电二极管阵列)用作光接收器件，其具有光响应的积分特性。基本原理是光源以一定视角发射激光，CCD的每个像素用两个同步触发开关控制每个像素的电荷保持元件收集反射光强度的时间段，从而获得响应物体到每个像素的距离。
简单来说，TOF发出的是调制后的近红外光，碰到物体会反射回来。传感器捕捉往返的时间，计算红外光发射和反射的时间差，从而形成立体视觉。也是很多安卓厂商采用面部识别的主要方式。
3D结构光和TOF的优缺点总结
iPhone X及更新机型采用的3D结构光方案诞生时间更长，是更成熟的技术，但容易受光线影响。3D结构光不仅可以保证识别的流畅性，还可以在没有屏幕照明的情况下，通过投影数万个编码点阵来创建毫米级的人脸模型。
而国内很多安卓厂商采用的TOF技术，虽然立体图像边缘更清晰、细节更精确、工作距离更远，但尚未成熟，部分参数仅在实验室理论条件下超越3D结构光，技术稳定性不足，但未来发展值得期待。
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