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各大巨头布局脸部识别,IR LED市场将爆发

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2016-09-06 作者: 来源:LEDinside 浏览量: 网友评论: 0
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摘要: 从指纹识别到虹膜识别,生物识别逐步进入消费电子产品终端,全球生物识别市场预计2020年将达250亿美元,其中目前增速最快的为脸部识别,在应用场景不断增加的情况下,脸部识别极有可能是下一个消费终端创新的大方向,而在技术上红外LED窄带滤波有望成为核心要素。

  从目前的发展看,主要分为商业系统、主流软件、算法等,我们认为终端设备的集成化应用需要整套解决方案,大厂商在这方面具有优势。脸部识别的组件部分主要涉及:软件部分为数据库、算法;硬件部分为摄像头模块、集成设备、传感器、芯片、IC、硬件接口电路、液晶显示屏、存储器等;以及,整合软硬件厂商的系统服务商。其中算法为产业链核心环节,同时也是技术壁垒最高的环节。从目前国内设计脸部识别的公司看,主要还是提供摄像头算法等,硬件的价值可能被忽视。

  脸部识别的主要商业系统、主流软件、主流算法

  红外 LED 窄带滤波有望成为核心要素

  传统的脸部识别技术主要基于可见光图像的脸部识别,但这种方式有着难以克服的缺陷,近红外脸部识别系统能够彻底解决环境光照影响问题。传统可将识别在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的要。比如,拍照时遇到侧光时出现的“阴阳脸”现象,就可能无法正确识别。

  解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。基于近红外图像的人脸识别核心技术和系统,在不同光线条件下,能够拍摄不受环境光照变化影响的近红外人脸图像,加上领先的算法,能够取得很高的识别率。

  不受环境光影响的近红外人脸图像

  近红外人脸识别包括两部分:主动近红外人脸成像设备和相应的光照无关人脸识别算法。使用强度高于环境光线的主动近红外光源成像,配合相应波段的光学滤片,可以得到环境无关的人脸图像,人脸图像只会随着人与摄像头的距离变化而单调变化。

  在此图像上采用一些特定的特征提取方式,如:局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征,可以进一步消除图像的单调变化,得到完全和光照无关的特征表达。近年来,近红外人脸识别在实际生活中已经有了诸多应用,如:“深圳-香港生物护照自助通关系统”,“澳门-珠海生物护照自助通关系统”,“北京机场 T3 航站楼自助通关系统”等,均取得了很好的效果。

  主动近红外人脸成像设备能为人脸识别提供不受环境光影响的、高质量的人脸图像,所谓的高质量包括:图像亮度合适、均匀、对比度合适、不存在过度曝光等。主动近红外人脸成像设备一般包括如下单元:

  在相应波段强度高于环境光的主动近红外光源,一般为高功率 850nm 和 940nm 红外LED;

  能够接收近红外光的摄像头,通常为 CCD 图像传感器。CCD 具有体积小、重量轻、失真度小、功耗低、可低压驱动、抗冲击、抗振动、抗电磁干扰强的优点,因此被广泛应用于各种图像采集系统。在人脸识别系统中的 CCD 基本上是硅衬底的,其光谱响应范围为 400nm~1100nm,该范围也就是窄带滤光片要考虑的光谱范围;

  窄带滤光片,臵于摄像头镜头外,允许近红外光通过的同时过滤环境光。主要用来隔离干扰光,透过信号光,充分突显有用信息,减小干扰信息,为后续的图像处理和识别奠定基础。

  技术上红外 LED 窄带滤光片有望成为核心因素。目前有些方案采用隔离可见光透过红外光的红外玻璃作为滤光片,然而普通的红外玻璃只是隔离了可见光和紫外光,并没有隔离干扰光中处于红外波段的部分。因此想得到良好的抗干扰效果,必须采用窄带滤光片。

  普通吸收型颜色滤光片与窄带滤光片曲线比较

  850nm LED 的光谱分布

  窄带滤光片的选取需要考虑多个光学指标,包括带宽、中心波长、截止波长、截止深度、峰值透过率、产品厚度等等。 从近期摄像头与 AR 的发展看,国内的光学公司成为主力供应商,反应国内的光学实力足够消费电子及特殊显示的需求,窄带滤光模组预计国际大客户仍会采用国内供应商。

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