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相机|的卢深视展示三维全栈技术如何跨越规模应用鸿沟

8月27日至29日 ， 由深圳人工智能行业协会主办的2020深圳（国际）人工智能展上 ， 的卢深视带来了最新3D CV相机、配合式三维人脸识别验证终端产品 ， 展示其全栈三维视觉技术能力 。
相机|的卢深视展示三维全栈技术如何跨越规模应用鸿沟
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进展：国产3D CV相机已实现量产
此次会上 ， 的卢深视展示了其自研的国产3D CV（计算机视觉）相机 ， 目前该相机已实现量产 。
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的卢深视3D-Face ID模组
其中 ， 高精度RGBD相机（标准型）可用于刷脸支付终端、银行ATM、无人货柜、地铁刷脸闸机、AR/VR、物品体积测量等场景；
的卢深视3D-Face ID智能模组可用于家庭智能门锁、智能保险柜、酒店公寓智能锁、智能门禁等场景 。
在技术上 ， 据的卢深视介绍 ， 其三维全栈技术打通了从算法到产品的解决方案：
在三维相机方面：自主知识产权的中远距离相机 ， 在5米范围误差小于1mm ， 指标超越国际3D相机巨头 ， 且量产良率超99% 。
在人脸三维重建方面：重建精度小于1mm ， 同等条件下精度高于苹果公司5个百分点 。
在人脸识别算法方面：能够实现千万级大库、亿级大库比对 ， 等效三维人像识别错误率小于万亿分之一 。 真三维比对技术 ， 指标远超二维识别厂商几个数量级 。
除此之外 ， 数据本身的丰富度也会影响数据质量和精度 ， 这对传感器以及相机提出了较高要求 。 为此 ， 的卢深视从应用层面打磨硬件产品 ， 推出3D CV相机 。
应用：复杂光线下也能精准识别
与2D有何不同？第四届全球人工智能创业者大会上 ， 户磊带来了《3D CV相机 ， 跨越规模应用鸿沟的全栈技术剖析》的主题分享 。
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的卢深视创始人兼CEO演讲分享
高精度的3D人脸识别需要前期大量的数据训练 ， 而与2D图像不同 ， 3D图像必须依靠3D相机传感器生成高精度图像数据进行基础数据积累 。
“比如 ， 去年丰巢试图上线人脸识别取快递 ， 但有小学生拿着打印照片破解了 ， 因为它只用了2D 。 ”户磊说 。
除了安全 ， 体验也在升级 。 户磊介绍 ， 在更大角度情况下 ， 可以在很复杂光线下识别 ， 如太阳强光、强逆光、强特光、完全黑暗等情况 ， 3D在大角度情况下 ， 可以实现比2D人脸识别普遍大10-15度人脸角度体验识别 。
再比如 ， 在一些大场景支付当中 ， 如轨道交通刷脸进站 ， 面对的是千万级用户 ， 每天都是千万级人流量 ， 在此前提下精准识别 ， 需要更多特征和更准确的识别率 ， 这为3D应用创造了广泛的市场基础 。
“在金融刷脸支付方面 ， 要解决支付过程中被平面图片、照片或3D投模所攻击的可能 ， 就可以引入3D相机 ， 从数据源头防止攻击 ， 全栈三维视觉技术能力可确保更加安全 。 ”
的卢深视创始人兼CEO户磊表示 ， 随着3D技术日臻成熟 ， 批量化落地生产使得成本降低 ， 凭借更优性价比 ， 3D视觉感知系统将成为机器标配的“眼睛” 。
拐点：3D传感技术步入规模应用
“3D将会越来越普及 ， 成为机器眼睛的标配 。 ”户磊说 ， 图像识别不仅要求拍的更清晰 ， 还要求拍的物理色彩还原度更高 ， 3D技术为机器精准感知提供了更丰富数据 ， 从而更准确 ， 或者更可靠的效果 。
但不得不提的是 ， 由于3D应用涉及到3D数据、3D库以及3D前端设备 ， 3D设备会带来成本的增加 。
户磊说 ， 随着规模化的应用 ， 硬件成本会大幅降低 ， 逐步会贴近到性价比的拐点 ， 在成本不增加 ， 可以提供更好准确性和安全性 ， “至少在机器研究这件事情上可以成为普及的技术 ， 随着应用的普及和规模化的量产 ， 以及技术的迭代和更新 ， 3D相机的成本已经做到和其它传感器成本非常接近” 。


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