揭秘支付宝刷脸支付的关键传感器——奥比中光3D摄像头

MEMS/传感技术

1291人已加入

描述

“伸手要钱”--- 身份证、手机、钥匙、钱包,作为现代社会出门必备品早已深入民心,然而随着科技的发展,可以预见将来各种识别认证、资金来往等功能将集合到人类个体身上。9月1日支付宝在杭州万象城肯德基K Pro餐厅正式上线了刷脸支付功能,随后被媒体大肆宣传。支付宝通过人脸识别技术让消费者实现刷脸支付,堪称重新定义了支付方式,那么,实现这项功能的关键在哪?

支付宝刷脸支付动图展示

2015年3月刷脸支付首秀

还记得马云在2015年3月的德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会上,现场演示了支付宝的刷脸支付技术的大头照吗?马云现场向举办方赠送了一枚从即时从淘宝网购买的1948年汉诺威纪念邮票。这算是支付宝刷脸支付功能首次在全球范围内亮相,整个互联网圈议论纷纷,褒义如开创支付新纪元等论调,贬义如涉及金融安全不切实际,评论一片沸腾。

2015年汉诺威消费电子展马云刷脸照片

为何2年半后才商用落地?

从2015年针对支付宝刷脸支付的各种报道中可以发现,该功能是通过摄像头捕捉识别信息+脸部识别算法判断分析+支付软件处理支付信息来实现的,尽管有阿里巴巴过硬的大数据、云计算能力作为支撑,支付宝刷脸支付仍然经过两年半时间的磨砺打造才实现真正意义上的商用。这背后除了技术团队在算法及软件上对支付宝刷脸支付安全性的一次又一次把关以及技术难题的一一攻克外,最关键的是接收识别信息的3D摄像传感器的技术发展!

普通2D摄像头是通过二维平面成像,无法接收物理世界中的第三位信息(尺寸和距离等几何数据),即使算法及软件再先进,在有限的信息接收状态下,智能分析功能也受到限制。简单的说就是机器容易被平面图像/视频/化妆/皮面具等方式干扰人脸识别功能。

然而3D摄像头是通过三维成像,能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息,从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界,并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了,分析判断的准确性有了极大的提升,人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态。

人脸识别

3D摄像技术有哪些?

目前主流的三种3D成像技术有:

1) 结构光(Structured Light):结构光投射特定的光信息到物体表面后,由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息,进而复原整个三维空间。

2) TOF(Time Of Flight,飞行时间):通过专有传感器,捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间,判断物体距离。

3) 双目测距(Stereo System):利用双摄像头拍摄物体,再通过三角形原理计算物体距离。

人脸识别

三种3D成像技术对比

从上图可以看出,从上图可以看出,结构光优势在于可以用更低的硬件成本,达到甚至超越其他2种3D摄像技术的效果,而在算法开发方面也不会太高。

支付宝刷脸支付用的是哪种3D摄像头?

支付宝刷脸支付使用的是奥比中光的3D结构光摄像头,作为2014年深圳市孔雀计划第一名,奥比中光所推出的3D深度摄像头Astra、Astra Pro、Astra mini早在2015年已经完成量产,并在2016年获得联发科的战略入股。是目前继苹果、微软、英特尔之后全球第四家可以量产消费级3D传感器的厂商。可实现人脸识别、手势识别、人体骨架识别、三维测量、环境感知、避障、跟随、三维地图重建等数十项功能,可广泛运用于电视、手机、机器人、无人机、物流、VR/AR、智能家居安防、汽车驾驶辅助等领域。

支付宝刷脸支付使用奥比中光3D结构光摄像头

观察刷脸支付终端可以发现,终端大概分为四部分,分别是,上方安置着奥比中光3D传感摄像头,中间主体操作大屏,及下方和左方的餐号传感器套件。刷脸支付就是通过上方奥比中光3D传感摄像头获取用户脸部信息,配合算法进行识别,再通过支付软件完成支付的。

近期,奥比中光将推出新一代结构光3D传感摄像头产品,相比较第一代产品,更加小型化,分辨率参数会更高,功耗更低,将适用于包括手机、平板、笔记本、机器人等众多小型化产品有3D视觉方面需求的厂商,势必对现阶段终端的设计有巨大影响!

人脸识别

Astra系列深度摄像头产品图及详细参数

产品中最核心的3D计算芯片、深度算法、系统支持SDK等也都是该公司完全自主开发。自成立以来,已申请国内外专利300余件,研发团队具有从底层芯片、深度算法、到系统、框架、上层应用支持的技术实力。

随着奥比中光持续在结构光3D传感技术领域的研究,目前已将3D传感器技术应用于体感电视,机器人,安防等行业,奥比中光作为软硬件技术结合的全球人工智能视觉龙头企业,将以让所有终端都能看懂世界为愿景而奋斗。公司网址:http://orbbec.com.cn/ 技术咨询:info@orbbec.com

打开APP阅读更多精彩内容
声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉

全部0条评论

快来发表一下你的评论吧 !

×
20
完善资料,
赚取积分