IR CUT Filter
RGB+IR 2in1 CCM CIS Filter
R:G:B = 1:2:1 R:G:B:IR = 1:1:1:1
艾普柯VCSEL应用案例
艾普柯开发的集成式ALS/PS/长距离检测 Sensor一EM30918，采用集成的VCSEL做为 红外光源，满足class1安规要求； 该产品可检测屏幕到人脸（反射面）距离，通 过软件设置相应的距离界限从而提醒使用者适 时调整距离和姿势，达到预防近视的目的 该产品可使用在手机、平板、学习机等带屏幕 的电子产品上，2015年开始在联想/闻泰量产， 累计出货量已达到3KK
真人、照片分类
SVM
人脸检测
Google Facedetector
人脸特征提取
卷积神经网络 CNN
照片特征比对
相似度计算、阈值判断
3D人脸识别技术之程序框图
7.5 1.8mm 低
N/A
低
距离感应、绝 对距离校准
3.75 0.9mm 0.5W
N/A
高
AR
智能手机上的Proximity Sensor原理 通过3D TOF的绝对距离值可以修调近距离/灰度CIS
艾普柯3D TOF人脸识别方案
• 2D RGB CIS + 红外CIS + 3D TOF • 红外CIS与3D TOF共用VCSEL光源 • 整个方案中3D TOF的作用： • 1，检测背景光，确定使用RGB还是红外CIS • 2，防伪判断； • 3，人脸几何特征识别； • 4 ，多帧2D+3D图像录入，单帧图像识别
3D人脸识别软件产品相关技术
Support Vector Machine
Google FaceDetector
Google FaceNet (2015)
Google Mobilenet (2017)
3D人脸识别技术之产品相关技术
SVM
➢ 经验风险值和置 信范围值结合以 保证可推广性
➢ 寻找最佳分类面 用以分类变量
为什么需要3D人脸识别 通过3D建模把影响识别准确性的表情校正过来
为什么需要3D人脸识别
通过3D识别人脸几何特征 提高识别的精准度
为什么需要3D人脸识别
无光照要求
主动红外发光；
抗干扰能力强
光线干扰；化妆；
安全性
排除照片伪造
识别精度
各种3D TOF方案比较
方 案
分辨率
最高帧率 封装形式
32 x 32 TOF
3D人脸识别技术应用 解决方案
3D人脸识别技术（Facial Recognition）
3D人脸识别技术
2017年，iPhone8可能会采用3D人脸识别做 手机解锁，人脸识别技术被迅速推到风口。2D人脸 识别已经有很多公司在开发相关的软硬件，3D技术 能有效提高人脸识别的准确度和安全性。 在特定的智能手机应用中，各类3D技术应用于人脸 识别/人脸解锁牵涉到成本、功耗、尺寸、速度和算 法复杂度等各项因素。艾普柯的TOF传感器项目及 其在人脸识别上的方案是针对当前全面屏趋势特别 优化的；
+IR CCM
120
+ RGB CCM1x1源自308x82K
320 x 240 TOF
15
距离 精度
IR功耗 （30f/s）
其它功能
成本、 复杂度
应用场合 （配合黑白 sensor）
7.5 1.8mm 低
ALS/PS 中
人脸识别/距 离感应/手势 识别
7.5 1.8mm ~0
ALS/PS
低
距离感应、 前摄快速对焦
为什么需要3D人脸识别
直到有一天……
3D方法解决人脸识别的防伪问题
为什么需要3D人脸识别
支付宝扫脸认证
身份识别技术
支付解锁 考勤门禁 公安海关 视频监控
为什么需要3D人脸识别
现在 全面屏时代，屏幕外没有空间留给指纹识别， 用人脸识别取代指纹解锁
为什么需要3D人脸识别
光照投射出的阴影极大影响2D人脸识别的识别率，需要3D识别方案； 同时，红外线照射使得在暗光下也能完成人脸识别。
➢ 对于低维数据处 理速度快
FaceDector
➢ 实时人脸特征分 析
➢ 动态检测人脸 ➢ 速度快、准确率
高
Facenet
Mobilenet
➢ 直接由人脸图像 ➢ 轻量化神经网络
映射到欧式空间 ➢ 灵活可变的网络
➢ 紧凑的训练模型
结构
➢ LFW人脸数据库 ➢ 易于在移动端实
测评结果：准确
现
率99.6%以上
Object
Illumination
Modulation
TOF chip Processing
32x32 Depth data
Lens
Epticore前摄人脸识别方案：TOF + IR CCM + 可见光CCM
IR CCM TOF + VCSEL
Narrow BandPass Filter
RGB CCM
EM30918在电子产品放置位置
VCSEL供应商
• 华立捷 • 纵慧 • 华芯半导体 • 国电
人脸识别算法
3D人脸识别技术之深度学习
卷积神经网络 （CNN）
循环神经网络 （RNN）
深度学习技术通过多层神经网络提取对象特征，从而极大地提高了机器学习方法在语音识别、 图像识别、视觉追踪、目标探测等领域的效率和性能