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        3D結構光是通過紅外激光器,將具有一定結構特征的光線投射到被拍攝物體上,再由專門的紅外攝像頭進行采集反射的結構光圖案,根據(jù)三角測量原理進行深度信息的計算。相比需要很高算力資源,實時性差,受光照物體紋理影響的雙目立體視覺,以及技術不成熟,分辨率低,成本高的TOF而言,3D結構光在合理的支付距離可獲得更高的檢測精度,并且功耗相對較低,算法難易適中,更適合刷臉支付應用場景。(3D結構光技術原理)早在2017年,蘋果為了在iPhoneX手機上實現(xiàn)***屏,舍棄了成熟的指紋識別TouchID而轉向面部識別FaceID,其中FaceID的技術本質就是3D結構光技術。該技術并非蘋果***,目前國內也已經(jīng)具備了成熟的3D傳感技術。2018年,OPPO向全球發(fā)布FindX旗艦手機。FindX獨具創(chuàng)新性的雙軌潛望結構的前置攝像頭采用了國產(chǎn)廠商奧比中光的3D結構光模組。與蘋果*適配自家iPhone不同,奧比中光是國內目前***一家可實現(xiàn)量產(chǎn)、定制化,以及全套光學設計的整體解決方案廠商,**數(shù)目前排行世界**,是國際上少數(shù)幾個掌握3D傳感**技術的廠商??梢?,國內3D傳感**企業(yè)已經(jīng)快速崛起,成功打破國際巨頭的壟斷,3D傳感整體解決方案處于全球**水平。

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        生物秘鑰生成技術和加密空間共享學習技術也是目前的研究重點,在滿足生物特征識別能力的同時,滿足生物特征模板單向變換和可撤銷等要求,實現(xiàn)對用戶的隱私保護和分布式數(shù)據(jù)的安全使用。同樣指紋和眼紋等識別算法也非常關注安全性,例如眼紋識別中有個很關鍵的技術就是眼紋模板的隱私保護。它在注冊新眼紋并生成模板的過程中會同時產(chǎn)生很多雜亂點,并通過密碼學的方法將眼紋關鍵點隱藏在這些雜亂點中,使得***生成的模板無法單獨恢復出原始的眼紋特征點,從而實現(xiàn)生物特征模板保護的目的。前沿的多模態(tài)識別既然有這么多的生物識別技術,而且還能實現(xiàn)大規(guī)模應用,那么我們怎樣才能利用它們整體上的優(yōu)勢呢?答案就是聯(lián)合多種生物特征的多模態(tài)識別。因為即使兩項只有80%準確率的識別方法,它們聯(lián)合起來也能達到96%的準確率。這也就是為什么支付寶結合2D人臉、傳感器數(shù)據(jù)、運動分析、3D人臉成像和眼紋等特征,從而打造更安全的多模態(tài)識別技術。在這一部分中,我們主要討論了3D人臉和眼紋等前沿方法如何加強多模態(tài)識別的準確度。3D人臉識別由于獲取了第三維的深度信息而能有效防御照片和面具等攻擊手段,螞蟻金服生物識別技術也包含了***的3D人臉識別算法。


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