深度相机技术革新：从人脸识别到三维重建的广泛应用

近年来，深度相机技术逐渐成为科技领域的新宠。与传统的相机相比，深度相机增加了深度测量功能，能够更准确地感知周围环境和变化。这种技术在许多应用场景中发挥着重要作用，例如三维建模、无人驾驶、机器人导航、手机人脸解锁和体感游戏等。

iPhone X的一个显著创新就是引入了前置深度相机。如今，深度相机的应用已经从智能终端解锁扩展到移动支付、活体检测等领域。其背后的技术手段，即3D结构光，也逐渐引起了公众的关注。

iPhone X采用的是结构光方案。以FaceID的工作流程为例，当脸部靠近相机时，接近感应器会启动并通知泛光照明器发出非结构化的红外线光。红外相机接收这些光后，检测是否为人脸。若是人脸，点阵投影器会将3万多个肉眼看不见的结构光图案投影到物体上。红外镜头接收反射回来的点阵图案，通过计算图案的变形情况来获得脸部不同位置的距离。

深度相机有多种常见技术，其中基于双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且依赖图像本身的特征。在光照不足、缺乏纹理等情况下，很难提取到有效鲁棒的特征，从而导致匹配误差增大甚至匹配失败。而基于结构光法的深度相机则是为了解决上述双目匹配算法的复杂度和鲁棒性问题而提出的。结构光法不依赖于物体本身的颜色和纹理，采用了主动投影已知图案的方法来实现快速鲁棒的匹配特征点，能够达到较高的精度，也大大扩展了适用范围。

结构光利用相位信息进行三维重建，主要包括解相位和展开相位，利用展开的相位计算深度信息。相位测量是一种基于三角测量原理的光学三维测量技术，本质上讲其是一种条纹投射测量技术。由其测量原理可知，应用该方法测量时，需要获取因镜面轮廓变化而产生的变形条纹图像，求取变形条纹的相位分布，找出相位分布与镜面面形之间的关系，进而恢复出镜面三维形貌。

3D结构光的整个系统包含结构光投影设备、摄像机、图像采集和处理系统。其过程就是投影设备发射光线到被测物体上，摄像机拍摄在被测物体上形成的三维光图形，拍摄图像经采集处理系统处理后获得被测物体表面数据。在这个系统中，当相机和投影设备相对位置一定时，投射在被测物体上的光线畸变程度取决于物体表面的深度，所以在拍摄图像中可以得到一张拥有深度的光线图像。

3D结构光模式包含点、线、面的模式，是指投射的光线类型。例如，这里A点和C点的相位差就是计算高度所需要的，那这两点在相机拍到的畸变条纹图像中是怎么体现的呢？

现阶段，深度相机主要用于高端智能机型上进行解锁、身份核对，解锁/识别准确度与速度均优于指纹识别。在虚拟交互方面，也已被用于体感游戏、手势控制等用途。3D结构光在应用场景落地的技术条件已经具备，更多衍生的应用场景正在开发和尝试当中。一般来说，由多条垂直双向的线组成的网络结构最常用，这种模式不需要扫描就可以实现三维的轮廓测量，而且速度快。

总结：

深度相机技术的发展为许多领域带来了新的可能性。从人脸识别到三维重建，深度相机的应用场景越来越广泛。随着技术的不断进步，我们有理由相信，深度相机将在未来发挥更加重要的作用。