随着3D传感市场的发展，“3D人脸识别”已经越来越普及，从手机支付到智能家居、政务安防，“3D人脸识别”在我们的生活中无处不在，目前主流有两种解决方案：3D结构光和TOF，频繁出现在人们的视野中，落地和应用受到了很大关注。
3D结构光原理
3D结构光（Structured Light）基本原理是通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。
TOF原理
TOF（Time of Flight）字面意思飞行时间，即激光发射器发出的光从发射出去的瞬间到碰到物体反射回到接收器接收的瞬间，这么一段光的飞行时间，因为已知光速和调制光的波长，通过距离计算公式就可以知道物体表面各个点的深度信息。
TOF和3D结构光因为在技术原理上的不同也造就了两者技术应用的优劣势
3D结构光需要靠被测物的散斑图案来计算，主要依赖算法和软件，在功耗上也相对较低，适合测量近距离的物体，可达到1mm的识别精度。根据其优势，目前 3D 结构光技术被广泛应用于刷脸解锁与支付等方面。
TOF 抗干扰能力较好，其受到物体表面灰度、特征和环境光的影响较小，实时性强算法也简单，是未来的重要方向，但 TOF 需要计算物体与光源来回的距离，比较适用于测量远距离。而且由于 TOF 所发射的是“面光源”，需要全面照射，因此功耗相对较高。
3D光结构与TOF的应用
3D结构光是目前精度最高的3D技术，通过多模态人脸识别算法，有效抵御照片、面具以及头模等多种手段的攻击，最早应用在苹果手机上，目前 3D 结构光技术被广泛应用于刷脸解锁与支付以及近两年兴起的人脸识别智能锁等方面。
TOF广泛运用于机器人、无人机、物流、VR/AR、汽车驾驶辅助等领域在汽车驾驶辅助解决方案中，TOF 可应用于汽车上的固态激光雷达系统，测量较远距离的物体，同时拥有相对较佳的感测角度，可提供更大范围的碰撞侦测预防，更好地赋能智慧交通领域。同样，TOF也被用于智能手机和智能门锁领域。
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