当前位置:首页 > 消费电子 > 触控感测
[导读] 在苹果推出TrueDepth相机的脸部辨识功能后,Android阵营可望在2018年跟进,进而让脸部辨识相关供应链大幅受益。 但有趣的是,指纹辨识也不是省油的灯,屏下辨识预计会在2018年第2~

在苹果推出TrueDepth相机的脸部辨识功能后,Android阵营可望在2018年跟进,进而让脸部辨识相关供应链大幅受益。 但有趣的是,指纹辨识也不是省油的灯,屏下辨识预计会在2018年第2~3季量产。

上述现象使得指纹与脸部辨识的大对决,将在2018年于智能型手机上正式搬演,较可惜的是,虹膜辨识恐还只有在旁以冷板凳观赛的份。

苹果(Apple)近期于iPhone X中大举以3D技术采用脸部辨识,对一直以来独占生物辨识鳌头的指纹辨识,产生了不小的威胁。 除此之外,虹膜辨识如今也受到三星(Samsung)旗下手机的广泛采用。 不过,不同于脸部辨识目前是挟着3D技术在市场上普及,仍作为2D技术的虹膜辨识,究竟能否引起三星以外其他手机厂牌在技术上的跟进,还是很大的未知数,因此其发展之路预期在近期内还不会出现明显里程碑, 因而难以在指纹与脸部辨识的2018大对决中,有其鲜明意义。

指纹辨识老兵不死 走入屏下将成新趋势

苹果在iPhone X中取消指纹辨识,改采脸部辨识,此举引发不少分析人士看坏指纹辨识技术的发展前景。 不过,指纹辨识模块制造商金佶科技则指出,目前银行ATM亦已大规模采用指纹辨识技术,其足以证明市场对指纹辨识的高度信任,且再加上明年指纹辨识将可顺利与显示器直接整合,形成屏下辨识方案, 因此势必会与脸部辨识在市场上形成长期共存。

金佶科技资深副总经理萧文雄表示,若以智能型手机应用来看,2018年脸部辨识与指纹辨识将会同时存在,而Android阵营的脸部辨识现阶段要达到3D,会有相当困难,因此将会采用2D技术进行脸部辨识, 并辅以初阶的真伪辨识来防止图片造假。 针对这种混合型的技术架构,目前金佶已有相对应的解决方案。

萧文雄进一步指出,在2018年,指纹辨识将会大步迈向屏下辨识,也就是改采与显示器直接整合的设计架构。 目前大多数手机是在Home键上进行指纹辨识(图1),屏下辨识则可让原本必须外露的指纹辨识组件隐藏在屏幕下。 因为不再需要一个额外的区域来安装传感器,因此手机屏幕的占比得以变得更大。

此外,据供应链人士指出,苹果之所以在iPhone X中放弃指纹辨识,主要原因是屏下指纹辨识的技术成熟度跟量产时程赶不上iPhone X量产的脚步,因此iPhone X无法保留指纹辨识功能。 对iPhone X开发团队而言,透过全屏幕实现全然不同的用户体验,才是最高指导原则。

对于这个说法,萧文雄坦言,目前光学指纹辨识的成熟度跟量产能力确实还无法达到满足智能型手机需求的水平,但等到2018年,光学屏下指纹辨识技术将会相当成熟。 以目前的状况看来,在2018年第2~3季量产已确定没有问题。 因此,指纹辨识和脸部辨识未来还是有机会在市场上共存,不会形成脸部辨识淘汰指纹辨识的局面。

事实上,指纹辨识在智能型手机的应用商机不会消失,只是必须改采其他技术原理,以便让手机业者得以设计出「隐形」的指纹辨识,把更多空间留给屏幕。 除了光学技术外,中国手机品牌Vivo也已于今年中旬于上海MWC发布基于高通(Qualcomm)超音波指纹感测的隐形指纹技术。 高通最新的超音波指纹感测技术可穿透厚度达800µm的外盖玻璃,或是厚度达650µm的铝板,性能表现超越仅可穿透400µm玻璃或金属的前一代技术。 根据高通的预测,终端装置将可望在2018上半年进入市场。

萧文雄分析,超音波与光学指纹辨识解决方案的差异在于,超音波的技术难度着实比较高,由于超音波的方向性较差,因此发出的波是发散性的,须透过固定的声音速度来推算指纹波峰与波谷的差异,并再运用音波传感器进行接收。 而光学方案的原理则与照相机相似,透过CMOS图像传感器拍下影像,伴随每个人的指纹凹凸不同,因此影像的明暗程度不相同,进而可得出不同指纹的图片。

虹膜辨识定位不清 未来发展恐受阻

相形之下,虹膜辨识目前在智能型手机市场上的定位,似乎不是很清楚。 举例而言,高通多媒体研究发展工程部副总裁张建中认为,因虹膜辨识是运用眼睛部位的虹膜进行辨识,其是2D平面的感测,并非像脸部辨识是运用人脸上的鼻子、眼睛、嘴巴等立体部位进行3D辨识, 因此若要采用3D技术进行虹膜辨识的可能性现阶段还看不到。

以技术层面来看,在多数手机中皆已具备的指纹辨识,现是分成两种技术来实现,一是电容指纹辨识,该技术运用电容感测来感应出完整的指纹轮廓,二是光学指纹辨识,其是透过IR LED与CMOS图像传感器取得2D指纹影像。 针对这两项技术的发展进程,萧文雄分析,未来手机的屏下辨识将只能运用光学或超音波技术来达成,因此当屏下辨识开始被市场逐步采用后,将势必对电容技术形成很大的冲击。

在虹膜辨识的部分,则是以IR LED技术来完成,其运用IR LED与CMOS图像传感器,对2D平面的图像进行比对与辨识。 而苹果iPhone X的脸部辨识,则是采用小于1nm光波的VCSEL,并运用时差测距(Time of Flight, ToF)技术,藉由30,000个雷射光源点打出、弹回的时间,来以频率(Clock) 推算出智能型手机与脸部各部位之间的距离,再根据脸部各点与点之间的距离差异,来辨识出人脸的立体轮廓。

若将这三项辨识技术进行详细比对,便会发现,iPhone X的脸部辨识因采用了3D技术,使TrueDepth相机除了可应用在脸部辨识外,更为手机带来了许多创新功能,如人像模式自拍、Animoji(图2)等。 对此,萧文雄认为,TrueDepth相机虽实现了脸部辨识,但事实上,3D技术很重要的方向是为了开发AR/VR应用,而不只是为了脸部辨识,因此手机的AR/VR应用势必会在2018年以及未来有非常高的发展性。

虽脸部辨识究竟能不能取代指纹辨识,现阶段还是未知数,但可以得知的是,就算最终脸部辨识因为各种破解方式过于泛滥,而无法取代指纹辨识,伴随TrueDepth相机而来的3D感测技术与VCSEL商机,并不会消失,因AR/ VR应用带来的价值,将持续巩固TrueDepth相机存在的必要性。

相较之下,虹膜辨识的存在性显得有些危险,虽其与指纹辨识皆是采用非3D技术,但指纹辨识已在市场上普及多年,除了放在手机之中,近年更广泛使用在机场通关系统、银行ATM、门锁、保险箱等装置。 可惜的是,虹膜辨识如今除了应用在手机之外,其他应用仍寥寥可数。 此外,其所发射出的光源,将长期直接对准用户的双眼,而非如脸部辨识对准的是用户的整体脸部,因该特性而引发的眼部不适问题,目前也是该技术的明显弱点。

锁定中国手机需求 纵慧强打VCSEL 3D感测方案

然而,在iPhone X采用3D深度感测技术后,Android手机将于何时导入该技术,让人引颈期盼。 目前中国VCSEL芯片与模块供货商纵慧光电正锁定华为、小米、Vivo、Oppo等手机品牌客户进行接触,希望让自家解决方案打进中国手机品牌的供应链。

国际半导体产业协会(SEMI)日前于新竹丰邑喜来登饭店举办3D深度感测暨VCSEL技术研讨会,其中,新成立的中国半导体公司纵慧光电也参与分享。 该公司成立于2015年12月,总部位于上海,为委外代工的IC设计公司(Design House),主要专注于VCSEL芯片与模块技术研发。

纵慧光电总经理陈晓迟(图3)表示,该公司目前与中国前五大的手机厂商皆有密切接触,未来的供货对象也会是以中国品牌手机为主。 而像苹果(Apple)、三星(Samsung)等非中国大陆品牌手机厂,陈晓迟表示,暂时还没有接触,希望能先把中国的Android手机市场拿下。

陈晓迟预期,中国手机品牌厂最快将在2018年第二季推出搭载VCSEL组件的新款手机,而应用亦将与iPhone X相同,用来实现脸部辨识与AR/VR等功能。

这样的预期与萧文雄预期Android阵营,将于2018年采用2D技术进行脸部辨识,并辅以初阶真伪辨识混合方案的想法有明显差异。 据了解,虽VCSEL组件的提供现已不是大问题,但考虑到各手机品牌厂,在与3D感测技术相关的软件、算法上的投入资源与开发进度皆有不同,因此这两种情况确实都有发生的可能,且同时发生的可能性也不小。

VCSEL组件是属于光学感测技术其中的一种,目前光学感测的范围可从1公分、10公尺、100公尺,甚至到1,000公尺,因此可使用光学技术做为感测组件的应用不仅是手机,还包括自驾车、无人机等。 而光学感测的主要发光源(图4)包括LED、Solid State、侧射型半导体雷射(Edge EmitTIng Laser, EEL)、单一面射型雷射(Single VCSEL)、数组面射型雷射(VCSEL Array)五种。

陈晓迟分析,随着温度的变化,一般的EEL光稳定性为0.3nm/oC,而VCSEL的光稳定性则为0.07nm/oC,当EEL光稳定性不足时,将导致光源过滤器必须做得非常宽,使得不必要的光线噪声将很容易进入、形成干扰。 相较之下,VCSEL由于转换(Shift)较小,也就能有效地控制好光源过滤器(IR Filter),进一步让组件测量的距离可以更远。 这因而使得VCSEL组件,成为这些光学感测组件中实现3D感测技术的理想选择。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

人脸识别将是下述内容的主要介绍对象,通过这篇文章,小编希望大家可以对人脸识别的相关情况以及信息有所认识和了解,详细内容如下。

关键字: 人脸识别 特征提取

随着人工智能和深度学习技术的突飞猛进,人脸识别技术作为生物特征识别领域的重要分支,已经从实验室走向了现实生活的各个角落。它利用计算机图像处理技术和模式识别原理,通过对人脸信息的采集、分析和比对,实现个体身份的自动确认或查...

关键字: 人脸识别 人工智能

在当今科技日新月异的时代,人脸识别技术已经广泛应用于智能手机解锁、门禁系统、支付验证以及公共安全等诸多领域。然而,一个常见且引人关注的问题是:人脸识别系统是否能够通过静态照片来实现身份认证呢?这个问题的答案并非一成不变,...

关键字: 人脸识别 照片识别

近年来,人工智能技术在诸多领域不断取得重大突破,其发展速度之快、影响程度之深前所未有,在给现代生活带来极大便利的同时,也留下了一些可能危及人类生存的重大风险。

关键字: 人工智能 应用领域 人脸识别

人脸识别技术是一种基于生物特征的身份识别技术,通过分析人的面部特征信息进行身份验证。随着科技的不断发展,人脸识别技术的应用越来越广泛,其意义和价值也日益凸显。本文将探讨人脸识别的意义与应用价值。

关键字: 人脸识别 生物特征 身份识别技术

人脸识别技术是一种基于生物特征的身份识别技术,通过分析人的面部特征信息进行身份验证。随着科技的不断发展,人脸识别技术的应用领域越来越广泛。本文将探讨人脸识别技术的应用领域,并分析其未来的发展趋势。

关键字: 人脸识别 安全措施 数据隐私保护

人脸识别技术作为一种高效、准确的身份识别方式,近年来得到了广泛的应用和发展。随着人工智能、大数据等技术的不断发展,人脸识别技术的准确度和可靠性得到了显著提高。本文将探讨人脸识别技术的发展现状和未来趋势。

关键字: 人脸识别 人工智能 大数据

人脸识别技术作为生物识别技术的一种,近年来得到了广泛的应用和发展。它通过分析人的面部特征信息进行身份识别,具有非接触、友好、直观等特点。本文将探讨人脸识别技术的应用场景和未来发展前景。

关键字: 人脸识别 生物识别技术 数据安全

随着科技的不断进步,人脸识别技术已经成为了当今社会最为热门的技术之一,被广泛应用于安防、金融、教育、医疗等领域。

关键字: 人脸识别 视频监控 摄像机

现如今,传统安防技术不能满足人们对安全的需求,随着科技的进步,人脸识别技术已经逐渐成为了新时代安防领域的重要技术之一。

关键字: 人脸识别 安防领域 年龄识别
关闭
关闭