今年是iPhone誕生的第十年。按照蘋(píng)果的傳統(tǒng)，大家都相信今年發(fā)布的新iPhone會(huì)有很大的技術(shù)革新。而根據(jù)供應(yīng)鏈的消息，蘋(píng)果早在今年年初就開(kāi)始布局3D深度感知元件，可見(jiàn)深度感知非?？赡苁莍Phone8技術(shù)突破之一。

手機(jī)為什么需要深度感知？因?yàn)槭褂蒙疃雀兄浜蠑z像頭，可以做人臉的精確3D建模。大家知道，隨著人工智能的崛起，面部識(shí)別技術(shù)越來(lái)越成熟，SenseTime、?？低暤炔簧俟径继峁┝嘶谏疃葘W(xué)習(xí)人工智能的面部識(shí)別解決方案，目前這些方案已經(jīng)在門(mén)禁系統(tǒng)、保安監(jiān)視系統(tǒng)甚至ATM機(jī)中使用。然而，基于傳統(tǒng)二維攝像頭的人臉識(shí)別存在很大問(wèn)題，即無(wú)法區(qū)分真實(shí)三維人臉與二維照片，因此這樣的身份認(rèn)證系統(tǒng)容易被一張照片破解，如之前爆出的支付寶刷臉支付被照片騙過(guò)認(rèn)證就是這樣的問(wèn)題。

而一旦擁有人臉的3D建模，這個(gè)安全漏洞就被補(bǔ)上了。而且，使用高精度人臉3D建模，人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度也可以大大提高。iPhone8如果使用刷臉解鎖，其用戶體驗(yàn)比起指紋認(rèn)證更方便，更快速，同時(shí)也會(huì)引起一大波手機(jī)廠商跟風(fēng)。

深度感知除了用在前置攝像頭的位置用于刷臉認(rèn)證之外，還可以用在后置攝像頭，用于AR／VR應(yīng)用。AR／VR應(yīng)用中往往需要對(duì)周?chē)h(huán)境和手勢(shì)做3D建模，因此也需要深度感知。結(jié)合前不久蘋(píng)果剛在WWDC發(fā)布的ARKit，在未來(lái)的iPhone使用后置深度感知也不無(wú)可能。

深度傳感主流技術(shù)

目前，有三種主流深度傳感技術(shù)：結(jié)構(gòu)光，ToF以及攝像頭陣列。結(jié)構(gòu)光技術(shù)精度高，但是對(duì)于使用環(huán)境有較多限制，最有可能用在前置攝像頭做高精度3D人臉建模，即用于刷臉；ToF精度一般，對(duì)于環(huán)境光容忍度較好，適用于中等大小空間的建模以及動(dòng)態(tài)姿勢(shì)／手勢(shì)建模；攝像頭陣列精度較差，但可以用于大尺度寬闊空間3D建模。

結(jié)構(gòu)光技術(shù)

結(jié)構(gòu)光技術(shù)常使用激光作為光源，并用光源把設(shè)計(jì)好的圖樣投影到目標(biāo)上。根據(jù)目標(biāo)深度變化，反射光的圖樣會(huì)發(fā)生變化，通過(guò)比較入射參考圖樣和反射圖樣就能估計(jì)深度。圖樣分為時(shí)變圖樣和形變圖樣，時(shí)變圖樣在不同時(shí)間投射不同的圖樣并掃描整個(gè)空間，形變圖樣則一次投射圖樣到整個(gè)空間，而每個(gè)地方投射的圖樣略有不同并計(jì)算深度分布。時(shí)變圖樣計(jì)算較簡(jiǎn)單，但掃描時(shí)間長(zhǎng)，而形變圖樣計(jì)算較復(fù)雜，但是可以一次計(jì)算整個(gè)空間的深度分布。

ToF

ToF系統(tǒng)中，光源發(fā)射一束光，傳感器檢測(cè)到反射光并記錄光從ToF傳感器入射至物體到從物體反射回ToF傳感器的時(shí)間間隔，即光的飛行時(shí)間。通過(guò)將非常時(shí)間乘以光速就可以知道目標(biāo)物體在空間中的深度信息。ToF傳感器的光學(xué)系統(tǒng)與傳統(tǒng)RGB攝像頭很接近，只是ToF傳感器輸出的是深度信息而非RGB攝像頭輸出的光強(qiáng)。

基于脈沖的ToF傳感器系統(tǒng)

移動(dòng)設(shè)備中常用的計(jì)算飛行時(shí)間的方法是通過(guò)調(diào)制光源（如周期性地改變光源的強(qiáng)度），并且檢測(cè)反射光相當(dāng)于入射光的調(diào)制相位變化。相位變化測(cè)量目前已經(jīng)有成熟的混頻技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)。

基于調(diào)制光的ToF傳感器。

激光光源以方波形式調(diào)制，通過(guò)將反射光與入射參考光做混頻可以估計(jì)飛行時(shí)間。

基于調(diào)制的ToF有一個(gè)主要問(wèn)題，即距離混疊。當(dāng)入射光和反射光調(diào)制相位差為φ時(shí)，我們可以估計(jì)飛行距離d=（c/4πf）φ，其中c是光速，f是光源調(diào)制頻率。然而，相位是一個(gè)周期函數(shù)。一個(gè)典型的φ-d圖如下圖所示。我們可以看到φ-d僅僅在一小段范圍內(nèi)單調(diào)。因此如果探測(cè)到的相位是60度，實(shí)際的相位除了可能等于60度以外還可能等于420度（60+360），780度（60+360*2），等等。故此，d也不能完全確定，除非d的距離范圍事先給定并且落在φ-d的一段單調(diào)區(qū)間內(nèi)，因此基于調(diào)制光的ToF測(cè)量范圍有限。此外，基于調(diào)制光的ToF的精度和測(cè)量范圍還是一對(duì)矛盾。想要深度測(cè)量范圍大，則需要較低的調(diào)制頻率；如果想要深度測(cè)量精度高，則需要較高的調(diào)制頻率。這就進(jìn)一步限制了基于調(diào)制光ToF的性能。一種流行的提高測(cè)量范圍的技術(shù)是先后使用兩個(gè)不同的調(diào)制頻率并將兩次結(jié)果結(jié)合起來(lái)來(lái)估計(jì)深度，不過(guò)這會(huì)增加ToF測(cè)量的延遲。另外，LED光源所支持的調(diào)制頻率上限較低，因此深度測(cè)量精度也較激光要差。

相位-距離圖，相位-距離關(guān)系僅僅在一小段距離里是單調(diào)的，因此會(huì)造成混疊。

攝像頭陣列

攝像頭陣列通常使用在不同位置的多個(gè)攝像頭來(lái)拍攝多幀圖像，并且根據(jù)多幀圖像間的細(xì)微差別來(lái)估計(jì)深度。在CV領(lǐng)域，專業(yè)術(shù)語(yǔ)叫做“立體視覺(jué)”。目前，最簡(jiǎn)單但也是用得最多的攝像頭陣列就是雙攝像頭，其中兩個(gè)攝像頭的位置稍有距離以模仿人眼?？臻g中每一個(gè)點(diǎn)在雙攝像頭拍攝到的兩幀圖像上都略有區(qū)別，根據(jù)幾何學(xué)我們可以計(jì)算該點(diǎn)的深度。

攝像頭陣列部署方便，成本也很低，但是主要難點(diǎn)在于如何找到同一個(gè)點(diǎn)在多幀圖像上的位置（專業(yè)術(shù)語(yǔ)叫做“匹配點(diǎn)”）。目前基于深度學(xué)習(xí)的算法可以幫助找匹配點(diǎn)，但是需要的計(jì)算量非常大，在移動(dòng)設(shè)備上會(huì)消耗許多電池電量。

技術(shù)比較

總體性能而言，深度感知最關(guān)鍵的性能是精確性。在這方面，結(jié)構(gòu)光最強(qiáng)，而攝像頭陣列通常最弱。

另一個(gè)重要指標(biāo)是深度測(cè)量范圍。結(jié)構(gòu)光的測(cè)量范圍最小，而ToF的測(cè)量范圍則取決于發(fā)射光的強(qiáng)度以及光源類型。攝像頭陣列的測(cè)量范圍取決于攝像頭間的距離。對(duì)于通常的攝像頭陣列，其測(cè)量范圍通常在10m以上，也就是說(shuō)沒(méi)法測(cè)量距離很近物體的深度。

此外，還有深度圖的分辨率指標(biāo)。結(jié)構(gòu)光分辨率比ToF更好，因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)光的發(fā)射圖樣可以被光學(xué)元件精確控制。理論上說(shuō)，攝像頭陣列也有很高的分辨率，但是這基于每一個(gè)點(diǎn)都能被完美匹配的基礎(chǔ)上。在通常無(wú)法完美匹配的情況下，攝像頭陣列的分辨率會(huì)下降。

最后，我們還要考慮環(huán)境亮度。結(jié)構(gòu)光需要工作在較暗的環(huán)境中。ToF傳感器對(duì)于環(huán)境亮度容忍度較好，而且隨著背景消除技術(shù)的發(fā)展ToF能工作的環(huán)境亮度范圍正在越來(lái)越廣。攝像頭陣列只能工作在較亮的環(huán)境下。在黑暗的環(huán)境下，攝像頭陣列拍攝的圖像質(zhì)量變差，因此匹配點(diǎn)搜索變得更加困難，深度感知算法性能也會(huì)變得更差。

中國(guó)半導(dǎo)體廠商的機(jī)會(huì)

深度感知解決方案包括多個(gè)部件，如激光光源、光學(xué)元件以及傳感器芯片等，另外模組也有機(jī)會(huì)。中國(guó)大陸半導(dǎo)體廠商總體在深度傳感產(chǎn)業(yè)鏈中參與度還不高，在光學(xué)元件方面有馭光等初創(chuàng)公司在開(kāi)發(fā)衍射元件，另外在模組方面，奧比中光則是深度感知方面較為領(lǐng)先。隨著深度傳感器市場(chǎng)逐漸打開(kāi)以及半導(dǎo)體行業(yè)往中國(guó)大陸移動(dòng)，可望在大陸在整體產(chǎn)業(yè)鏈方面能繼續(xù)發(fā)力