从2D到3D,人脸识别的还有哪些可能?

提到计算机视觉，可能大部分人最为熟悉高频的应用，都集中在拍照购物、一键搜图、刷脸支付等领域。这也可以说是受深度学习光环加持最为显著的AI能力之一。

那么，已经如此普及的成熟场景中，还能掀出什么水花吗？开发者们的创造力并没有让我们失望。在大会现场，我们就邂逅了一个来自以色列的AI开发者。

来自以色列的MANTIS VISION，是一家在3D结构光技术上钻研了14年的科技企业。2018年9月进入中国市场以后，MV的子公司螳螂慧视很快与百度大脑一碰即合，共同开启了3D视觉的AI算法研究。

很多朋友可能会好奇，3D视觉对我们有何意义？简单来说，过去的人脸识别都是在2D基础上完成的算法在平面彩色图像上基于生物特征的提取实现个体的区分，比如提取眉毛高度、嘴角等，再通过特征对比返回结果。

说实话容易导致两个问题：一是别人拿你的一张照片或者面具就能轻易骗过算法，造成安全隐患；二是精准度低，一旦对方整了容，或是突然变胖变瘦了，亦或是系统中的照片受到角度、光线的影响，都会造成对比准确率下降。

而高精度3D结构光数据的引入，有可能带来哪些惊喜呢？

首先，数据维度里增加了位置向量，能够更精准地识别人脸的立体特征。因此，在一些光线比较暗，或是安防系数比较高的地方，3D人脸识别的表现将带来前所未有的惊喜！

另一个可能带来的变革，大概率将出现在VR/AR领域。众所周知，这两大交互技术长期受限于内容生产的匮乏。而3D数据与AI算法的结合，将直接改变三维内容的生产模式。来自MV的工程师为我们展示了他们的AR动态人像，逼真的画风和实时交互，在智能算法的处理下，只需要不到半个小时就能处理完毕并上线。

毫无疑问，在越来越AI的机场、高铁、零售等人场景中，3D算法的出现将会彻底颠覆我们对人脸识别的最初想象。

深度学习人脸识别2D算法

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