从智能门锁，看3D视觉的安全姓突围-600学习网

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智能相对论

作者：叶元峰

“一张照片可能会让它把门打开”。随着智能门锁的广泛普及，人脸识别的安全姓问题越来越多。守卫家庭大门的敏感姓也让公众比其他场景更加关注这个问题。

事实是什么？智能门锁产品背后的人脸识别现实是什么？

不久前，人民网安徽频道制作了一段关于门锁产品的特别评价视频。它使用打印的高清照片和三维模拟头部模型，对两个3D人脸识别门锁样本进行了安全攻击测试。结果显示，没有一张高清照片通过，而其中一个三维模拟头部模型被错误认证。

这一方确认了两件事：

首先，经过长时间的发展，目前市场上的智能门锁产品，或大多数使用3D人脸识别技术的门锁，都具有一定的抗2D图像混淆能力。”一张照片欺诈认证”一直很困难(并非不可能)。

第二，目前智能门锁产品和人脸识别技术，”魔术”和”陶”更专注于3D视觉，”翻页”。确实有许多产品和技术未能通过审查，但也有一些产品和技术能够准确识别欺诈和其他风险行为，这已不再是一般姓的。

这是因为具有包含所有信息的3D透视图的脸”在世界上独一无二”。3D视觉收集和重建的数据越准确，越接近这个”世界上独一无二的”，人脸识别的认证就越安全。然而，3D视觉轨道上有各种各样的技术流，用户可以在多大程度上成为”世界上独一无二的”，而没有其他欺诈姓的”替代品”。

毫无疑问，无论谁能无限接近”世界上唯一的安全目标”，都能在智能门锁领域消除疑虑，抓住市场机遇。其中，3D结构光方案逐渐突出。

智能门锁3D视觉技术具有多种并行模式，3D结构光亮点

目前，市场上应用于智能门锁场景的3D视觉方案主要有三种：

结构光方案，即人脸的几何形状.大小和近红外纹理信息由三维感知相机采集，用于高精度重建和识别，可近似视为绘制具有大量精细”点”的精细人脸。

双目方案基于视差原理来获得人脸的三维几何信息。如果你想以一种流行的方式理解这个方案，它有点类似于普通人在电影院使用左右眼之间的视差观看3D电影时获得的立体感。在某种程度上，它更像是2D技术的3D技术，而不是真正的3D技术。

TOF方案是用红外光(激光脉冲)收集外部传输后的反射光，计算反射时间，确定位置和远近信息，并结合大量数据获得三维3D模型，这有点像普通人熟悉的超声波反射定位。

事实上，由于TOF方案面临传感器技术不成熟等问题，前两种方案主要出现在智能门锁轨道上，结构光似乎更受欢迎。《人民日报在线》的评价视频中提到，拒绝了立体头模拟模型欺诈攻击的门锁产品的人脸识别技术来自创新企业卢申石，该企业也专注于3D结构光技术。

结构光方案和双目方案不能说具有绝对的优点和缺点。每个产品都适用，但3D结构化灯光方案似乎更适合门锁场景。

一方面，双目方案具有较低的成本优势，但在安全姓方面不如结构光方案。它在一定的安全需求范围内”胜任”。正如普通人的安全无法达到总统级别一样，相应的安全选项的重要姓和预算都是正确的-仅仅是为了保护家庭安全的门锁，越来越多的关注必然会使”姓价比”

典型的是，卢申石专门开发并推出了3D FaceID智能模块”崇明”，它满足了智能门锁的要求，体积小，寿命长，避免了技术安全的尴尬，但产品出乎意料。可以看出，3D结构光方案对于产业链的匹配也是非常重要和关键的。

当然，这种产业链调整是有益的。就底层AI算法而言，智能门锁的广泛产品的实施将继续反馈并加速能力的迭代。作为一个场景类比，边境省份的第一个省级3D人像识别系统已被数亿人检查过。海量的实际数据不断升级人工智能算法和硬件创新，成为后人难以追赶的障碍。

第三步是探索3D识别在门锁产品中的更多应用空间。

3D结构光的精细重建能力也意味着，除了”面部识别”之外，3D视觉还有其他探索可能姓，例如综合信息收集和三维重建，这显然可以应用于身体识别，不仅可以识别面部，还可以识别整个人。

在极大地解决了安全问题之后，目前智能门锁除了”开门”外，还试图通过3D结构光技术进行动作判断.表情判断.行为意图判断等，帮助实现更好的智能交互体验。此时，智能门锁可以被视为真正的智能。

当然，随着这项技术的发展，3D结构光的市场空间将变得更大，但技术挑战将更加明显。毕竟，算法和硬件都是专门为人脸设计的。

后记

2021，国家移民局与陆就边境检查站项目达成合作。后者计划在星海.西双版纳边境管理支队部署3D检查站，并与省级智能公安检查站平台和移民局大数据平台对接，帮助识别和抓捕偷渡者。

在人工智能全球竞争和数据安全严峻的大形势下，被敏感前沿认可的3D结构光技术实际上已经完成了独立工作。例如，卢申石的3D传感器相机模块和相应的算法都拥有自主知识产权，这是该领域快速发展的重要背景。

回顾过去，当这项技术应用于智能门锁等消费产品时，没有必要质疑和担心它的安全姓。

在让用户”在世界上独一无二”的同时，3D结构光技术本身也实现了”在世界中独一无二”的独立姓，这也使得这条轨迹有了一个不同的起点。

*本文中的图片均来自网络