《好看》依托百度技术，精准推荐优质短视频内容，懂你所好，量身打造最适合你的短视频客户端！iPhoneX的FaceID被双胞胎玩坏 人脸识别靠谱吗？
　　【PConline资讯】自从苹果开售iPhoneX 后，各国的双胞胎轮番上阵，来挑战其FaceID 到底靠不靠谱。　　来自美国的 Greg Fieber 和 Brian Fieber 是一对36岁的双胞胎，他们被科技博客&Business&Insider 邀请进行测试，虽然兄弟俩用肉眼难以分别，但 Face ID在多次的测试中都成功辨认出了他们！　　不过，下面这对来自中国的双胞胎就成功骗过了Face ID，但过程有些曲折&&&　　在一台录入了哥哥脸部信息的 iPhone X上，弟弟第一次试图解锁时失败了。　　但是，当弟弟直接输入密码并试玩了5分钟后，锁上了iPhoneX，当他再次尝试解锁时成功了！　　其实，用肉眼来看的话，还是上面那对美国双胞胎长得更像，尹擎和尹毅还是可以看出一些差别的，那为啥他们能成功呢？　　去苹果官网查询了一些有关面容解锁的解释，发现了下面这段话&&&　　面容 ID 会自动适应您的外观变化，如化妆或长出面部毛发。如果您的外观出现了更为显著的变化（如剃掉了络腮胡），面容 ID 会先让您使用密码来验证身份，然后再更新您的面部数据。 　　一种很有可能的情况是，iPhone X 在这短短的5分钟内更新了面貌信息，把弟弟的信息也更新进去了，因为两人很像，让iPhoneX 错以为是同一个人，得以成功骗过。　　那有没有双胞胎直接可以解锁的情况呢？ 　　有的！　　成都商报直接邀请下面这对双胞胎去商店实测&&&　　先录入弟弟的面部，让哥哥来解锁。　　结果，毫无压力的直接解锁成功！　　而且，不管是哥哥还是弟弟，戴上帽子或者取下眼镜，都能打开。　　现在很多支付都开通了 FaceID，拥有双胞胎兄弟姐妹的 iPhone X用户们，留点心哪~　　除了双胞胎这招，最&丧心病狂&的莫过于来自外媒《连线》杂志编辑部的这帮人，他们招来一位经验丰富的生物识别黑客、一位好莱坞化妆师和化妆艺术家，并请专栏作者大卫&皮尔斯（David Pierce）担任小白鼠角色，打算通过高仿真面具来挑战 iPhoneX 的人脸识别。　　编辑部花费数千美元购买整个过程中所需要的所有材料（硅酮、明胶、乙烯树脂，石膏和塑料&&）,来复制皮尔斯的脸庞，从酒窝到眉毛，没有放过任何细节。▲好莱坞专业化妆师尝试用各种材料制作皮尔斯的面部模型　　然后找来一位跟皮尔斯外形很像的人，戴上根据皮尔斯的脸而做的面具。　　结果，那些在电影中几乎可以乱真的面具，到了 iPhoneX 这里，有几次根本没检测到是人脸&&　　为何有的双胞胎能骗过 FaceID，有的不能　　那为何有的双胞胎可以骗过 iPhoneX 的 FaceID ，而有的不能？　　首先我们来看一下 对 iPhoneX 面容识别的介绍&&&　　它所带的原深感摄像头，会通过投射并分析 3万多个不可见的点，来捕获准确的面部数据，进而创建面部的深度图。　　来自香港理工大学的模式识别博士曲晓峰说，其实原理是激光投影点阵，依据的是激光三角法测距&&&　　埃及人在搭建金字塔的工程中就使用了三角测量原理。用激光三角法确定每一点的深度之后，就可以得到三维深度图。　　实际位移&s 在图像上对应的位移就是 s'。　　iPhone X的特殊之处在于，它的器件足够小，功耗足够低，同时选取激光光谱，在人眼不可见的红外波段的激光点阵，我觉得这是苹果综合应用现有工程技术的集大成之作。　　而且，大批量生产，在品质的控制、测量的校准标定上，都有相当的难度。　　曲晓峰所说的器件，其实一部分就来自被大家所调侃的&刘海&，它所搭载的原深感摄像头系统，是这次 iPhone X的最大亮点&&&　　如上图，从左到右，依次是红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、环境光传感器、扬声器、麦克风、700万像素摄像头、点阵投影器。　　其中三个器件应被重点关注。　　红外镜头： 会读取点阵图案，捕捉它的红外图像，然后将数据发送至A11仿生这款芯片中的安全隔区，以确认是否匹配。　　泛光感应元件 ：借助不可见的红外光线，即使在黑暗中也能识别你的脸。　　点阵投影器： 通过将3万多个肉眼不可见的光点投影在你脸部，绘制出独一无二的面谱。　　这就决定了，苹果在获取用户的面部数据时，是整个立体的三维脸部数据，而非简单的二维面部扫描。　　所以，对于肉眼都不可分辨的双胞胎，苹果是可以测出来的，毕竟，眼睛是无法精确分辨3万多个光点的。 　　但是，为何仍有双胞胎可以骗过？ 　　曲晓峰认为， 人脸识别提取的特征，主要还是几何特征，这对同卵双胞胎的分辨能力，还有缺陷。 　　在苹果的官网中，也确实对这点做了说明&&&　　人群中任意一个人看向您的 iPhone X 并使用面容 ID 解锁设备的概率大概为一百万分之一（而 Touch ID 为五万分之一）。这一统计概率值对于部分人群有所不同，其中 包括双胞胎、和您长得很像的兄弟姐妹，以及未满 13 周岁的儿童 ，因为他们可能还未完全形成明显的面部特征。　　其在官网也建议，如对这一技术存有疑虑，建议使用密码进行认证。 　　除了苹果，目前市场上拥有人脸识别功能的手机还有很多，比如刚刚发布的锤子手机就使用了旷视科技的人脸识别技术，在问到有关双胞胎识别的问题时，旷视科技回应，极为相似的双胞胎识别问题，目前从技术层面上讲没有任何一家能100%解决。　　虹膜、眼纹等更安全的识别模式为何没被大规模用　　面部识别对双胞胎傻傻分不清楚，那其他的方式呢？　　11月3日，蚂蚁金服就发布了眼纹识别技术，声称已实现通过普通手机进行眼纹识别，在实验室场景下已能识别长相极端相似的同卵多胞胎。　　曲晓峰说，指纹、虹膜、掌纹等基于纹理特征的，确实更容易区分双胞胎。理论上，即使是克隆人，同样的 DNA，由于在发育过程中的随机性，最后形成的特征，都还是有差异的。在要求更为精准的金融行业，其实已经有很多用了虹膜识别。　　但是，为何独独人脸识别能获得手机厂商的青睐？　　旷视科技回应，以虹膜识别为例，虽然识别精准度极高，误差率只有十万分之一，但同时，它对于硬件、算法、识别条件的要求也最高。　　虹膜识别需要一个专门的虹膜采集摄像头，而目前这种专用摄像头没有在大众手机中普及；虹膜比对的计算需要复杂的算法，对设备的运算能力有一定的要求。所以在移动设备上实现高可用性的虹膜识别，技术还需要完善。　　相比之下，人脸无需接触、无需等待，一些国内手机厂商的人脸识别（主要跟苹果对比），对硬件设备依赖低、算法可通过软件进行升级，因此在用户体验上有着天生的优势。　　其实，RGB单摄的手机都可以通过软件升级来完成人脸识别功能的嫁接。比如小米6和小米Mix2，在发布之初都没有这个功能，但近期通过升级都可以使用人脸识别解锁。 　　旷视科技说，从安全性和易用性上讲，人脸识别是最均衡的技术。特别是中国在人脸识别的应用上，有一定的数据基础，比如居民身份证上就有人脸的数据，这在安防领域，是个优势。　　哪种识别模式将成主流　　如果只是为了安防，显然红外成像有着更高的安防能力，典型案例是，微软的人脸识别在不开灯时都能识别。　　但是，手机厂商纷纷选择人脸识别，可能还是考虑到未来的发展。　　根据公布的一份合同条款显示，苹果将允许开发者从用户的 iPhone 中提取特定的面部数据，&只要他们寻求客户的许可，而不是将数据卖给第三方&。 这意味着，对于iOS开发者来说，可以获得一张&iPhone&用户面部的&粗略地图&，以及&超过 50 种面部表情的数据&。　　从目前风靡的一款游戏&face dance&来看，开发者以后想得到用户的部分面部数据，也许没那么难~　　曲晓峰预测，如果苹果开放数据的话，确实可以有一大批应用出来，目前在学术上，三维人脸是可以识别情感的。　　如果一款游戏可以读懂你的心，互动起来的效果确实有很大脑洞可开~~~　　旷视科技也预测，一方面人脸会继续强化在安全（刷脸解锁、刷脸支付）上的应用，另一方面在娱乐场景中有也会有更多的应用（如：VR、智能美化、基于人脸的体感小游戏等）。　　其他模式识别难道从此没有发展前景？毕竟不是人人都买得起 iPhone X 。　　曲晓峰认为，现在定价高，主要是研发成本，未来可以通过海量生产解决价格和精准度的问题。　　其实现在有区分同卵双胞胎能力的人脸识别，但需要用特定设备、用特定算法。不管哪种识别技术，如果被某个巨头选上，海量应用，硬件成本都不会太高。　　未来，多种模式叠加是一个趋势（专业术语是多模态识别），目前在应用上，很多都已经是多模态识别了，只不过宣传的时候，只会宣传与众不同的那一个&单点&。相关阅读:iPhoneX逼格骤降 安卓手机将集体用上这给力功能业界第一权威DisplayMate：iPhoneX屏幕史上最佳iPhone4冒充iPhoneX测试美国路人：智商重伤下线&&
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谁来实测一下，iPhone X 的人脸识别解锁，卸妆后还能用吗？
原标题：谁来实测一下，iPhone X 的人脸识别解锁，卸妆后还能用吗？一年一度的苹（割）果（肾）大会在今天（日）凌晨举行。今年十周年，苹果当然得来点不一样的。被库克忽悠了好几年的苹果粉丝们，这次并没有失望，iPhone 终于来了点新玩意，库克也终于对得起乔布斯一次了。先来回顾一下，这十年当中苹果一共发布了15款手机（不带今天发布的新手机）现在看苹果官方第一支iPhone 广告也是时代气息满满呢！▲苹果官方第一支iPhone 广告。if 姐看完本届发布会，有一点不成熟的小感受：1 iPhone 8实在太平凡太心酸，热度关键词属于它，但完全有名无实。说真的，if 姐都有点心疼iPhone 8了，比起iPhone X，它就像一个陪着女主去相亲的平凡闺蜜。外观跟6S 基本没区别，功能上就是升级了一下摄像头（1200万像素，光学防抖），同时可以调节环境光，黑暗中拍照更清楚。▲图片via@苹果汇如果说最特别的，那就是加入了AR技术（增强现实技术），是将真实世界信息和虚拟世界信息“无缝”集成的新技术，具体什么意思呢？if 姐也不懂。现场个示范，对着星空拍照就能在手机上显示拍出的是哪个星座。▲图片via@苹果汇iPhone 8 的中国官网售价是64G 5888元，256G 7188元。iPhone 8 plus 中国官网售价64G 6688元，256G 7988元。9月15日开始订购，9月22日发货。iOS 11系统9月19日开始下载。（然而姐猜应该很少人想买它…）2 iPhone 9离奇失踪了…这次发布会公布了两款手机，iPhone 8 和iPhone X，而iPhone X就是iPhone 10 ，所以iPhone 9被无情地忽略了。今年是iPhone 问世10周年，X 是罗马数字10的意思。所以iPhone X 其实就是把iPhone 10 换了个说法。向10周年致敬，科技男の浪漫也是酷酷的。3 iPhone X 才是本届的重头戏。至于这款跨时代的iPhone X厉害在哪里，姐带大家具体看看。只能靠人脸识别来解锁的新款iPhone不知道卸妆以后还认不认得出？先看外观，iPhone X 完全革新，背面是竖向1200万像素双摄像头。再看正面，取消了Home 键，全面屏，只留下一个可爱的“刘海”。▼原谅if 姐因为这个刘海还脑补了很多画面。可别小看这个“刘海”，作用大着呢！没有Home 键如何解锁，这次最大的改变就是iPhone X 支持人脸识别，而所有的识别传感器都藏在这小小的刘海之中。只要事先设置好人脸识别，之后每次使用，只要对着脸扫一扫，就能顺利启动了。这个功能可以说是超强大，不过也引起各方人士的担忧。连马里山同学都忍不住吐槽：吐槽的人们，你们有想过远在中东的女性盆友们的感受吗？给大家划重点总结一下iPhone X 人脸识别技术：1 闭眼时不识别，所以“趁我睡着，男盆友/女盆友扫我脸查手机”的狗血不会发生啦，请安心。2 长胡子戴眼镜都挡不住人脸识别，据说年纪变大也没问题。3 双胞胎识别还是有困难的。iPhone X 还有一个超萌的新科技，通过人脸识别技术，可以订制动态3D Animojis 表情。表情包更生动了喂～这款iPhone X 比iPhone 7的续航能力增强了2个小时。嗯！这么说还是得一天一充电。这里说个小细节，发布会现场说到这款手机续航能力更强时，台下掌声雷动（都是被费电的苹果坑害过的民众啊），然后一说只是提高了2个小时，下面都不出声了。iPhone X 有64GB和256GB 两个版本，64G美国官方售价999美金（约6500人民）。在中国发售的价格是64 G 的8388元，256G 9688元。10月27日开始预定，11月3日正式发售。iPhone X 和iPhone 8这次还有一个革新，就是支持无线充电。所以，苹果也相应推出了一个新产品，AirPower。不只是iPhone，新款的Apple Watch也可以用这个东东来充电。Apple Watch 直接可以当手机用了这次Apple Watch 最大的改革就是支持蜂窝数据网络和GPS了，内置了虚拟的SIM卡，打电话的体验也更好了。相当于这个三代Apple Watch 就等于一个独立的手机了。三代的Apple Watch 支持Apple Music，手表可以直接在线听音乐，曲库数量达4000万首，而且可以独立使用Siri，以后大家可以在手表上继续调戏Siri了。另外三代手表还发布了新款表带。库克还踩了一脚劳力士为首的奢侈腕表，“它们卖得都没有Apple Watch 好哦呵呵”。时尚方面，Apple Watch Series 3会继续与爱马仕合作，同时将推出全新的灰色款，不知大家看到这样的配色会不会喜欢呢？▲2015年Apple Watch 与爱马仕合作的表带。▲今年Apple Watch 与爱马仕合作的表带。当然大家会买的多数还是常规表带嘛～这次新出的表带，整体风格更偏向运动，跟运动品牌推出的腕表，还有些“撞脸”呢。▲Adidas 智能运动腕表至于三代的价格嘛，美国官方是399美金起（约2600元），9月22日全球发售。中国官网的售价如下，能当手机使用的款，是3188元起售：看了这么多，你决定下手了吗？要if 姐说苹果这次还是挺贴心的，留了整整2个月给我们攒钱，不过if 姐最大的疑问还是如标题…2个月后你们谁入手了iPhone X，请帮姐解答这个疑问。
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来点暖心的！扫这里想明白 iPhone X 的人脸识别是怎么工作的，先得了解这道「光」
科普文 · 结构光发展简史
许翔翔，光学工程在读博士，永远保持旺盛的好奇心
【针孔相机模型：射线方程】
我们把数码相机简化成针孔相机模型，光心为
点，传感器面为红色实线，
点到传感器面距离
。那么我们可以这样描述成像的过程：三维空间中的
点经过光心
点在传感器面上成像为
三点在一条直线上。针孔相机模型是一个三维空间（
点所在空间）到二维面（
点所在面）的变换，
线上的任意一点（如
、 、 ）所成的像都是
点，因此如果只知道
点，我们是无法反推出具体哪一个
点，我们只能说点亮
点的点一定在射线
上。所以针孔相机模型本质上是射线方程，也就是说知道了 CCD 上的点，就可以得到一条射线。
为了方便描述，我们之后将把针孔模型对称翻转过来，如上图虚线所示，从数学的角度，它们是等价的。
【针孔相机双目确定物点模型：射线相交得到点】
为了确定到底是哪一个
点点亮了相机 0 上的
点，我们引入了另一个相机，通过相机 1，我们可以得到
点在相机 1 中的像点
我们就可以唯一的得到空间中 点，上图表达了这个关系。
【双目测距：匹配特征】
图中上部左右两幅照片是两个标定好的相机对同一个场景拍摄并对准后的，图中下部是上图场景中的高度分布，颜色越深离相机越远。
我们把上面的场景抽象成草图，举例而言，显示器在相机 0 和相机 1 中不同的像位置是确定显示器空间所在位置的关键，那么为什么高度分布是块状的？
这是因为由于拍摄的场景缺少特征点，以下图为例，如果说左图中白色盒子顶上的四个点我们还可以在右图中找的到，那么图中红色点在右图我们就根本找不到对应的点。由于特征点的稀缺，双目测距中是不可能实现像素级点对点的匹配的。
主动结构光
【结构光：匹配拓扑网格】
如果说特征点的缺失是双目测距的一大痛点，有学者就提出，既然缺少特征点不如我就造一些特征点出来，这就是结构光。iPhoneX 的人脸识别用的就是这一项技术。
iPhoneX 中有两个与此相关的传感器，分别是 Infrared camera 和 Dot projector，前者是相机，而后者是一个点阵投影仪。从数学上说，一部分投影仪是可以用逆向针孔相机模型描述的，也就是说如果我知道投影面上的某一个点，我就可以知道由这个点投影出的一条射线，这条射线遇到一个面，线面相交的点就会被投影仪点亮。这里我们为什么说“一部分”投影仪可以等价于针孔相机，这个问题在后面会谈到。
为了确定这个线面相交的点的位置，我们用一个相机观察，如上图所示，我们可以在点阵投影仪的投影面上找到点亮点的投影点，也可以在相机 CCD 面上找到被点亮的成像点。上面的草图中，一共有五个投影点，而相机拍到的五个投影点，会因为面形的存在改变相邻两点之间的距离却不会因为面形的存在导致五个投影点相对顺序的改变，因此我们说相机是通过拓扑网格的标号来确定 CCD 面上点和投影仪投影面上点的一一对应关系。
在实际的应用当中，会根据待测面形的特点确定拓扑网格的结构。举例而言，对于 iPhoneX 的结构光主要测量的人脸，因此它的结构光在设计过程中，加密了人脸中眼、鼻、口的光点数量，使得在人脸识别中更具有特征的眼、鼻、口的采样率更高，深度数据真实性更强。主动结构光拓扑网格匹配已经远远强于被动双目测距的特征匹配，但是即便如此依然无法实现像素级点对点的匹配，无法实现的原因我们会在下一节讲到。
主动投射结构光和被动双目测距相比既有好处也有坏处，好处是大大提高了测量准确度和分辨率，坏处则是需要有主动式投影光源。举个很显而易见的例子，由于投影光源在远距离的情况下就失效了，远距离的测距主要还是用被动双目测距的方法。当然远距离的测距还有很多别的更可行的方案，比如激光雷达，但是本文只讨论结构光体系内的技术。
【结构光：匹配相位分布】
我们为了测量的面形保真，必须尽可能的提高采样点的数量。上一节拓扑网格匹配结构光里采样点的提高有一个上限，那就是 CCD 必须可以区分采样点，否则在 CCD 中采样点糊成一团，也就失去了拓扑网格标号。因此这里有一对矛盾，一方面要尽可能的提高采样率，一方面又不能超过 CCD 的分辨能力。
上图中，测量面上最左边的点，相机却无法分辨最左边的点与和它相邻的点。为了解决这个问题，学者就提出采用相位的方法实现像素级点对点匹配。在前面的介绍中，被动双目测距用“特征点”作为“相机 0-- 物 -- 相机 1”这个过程的传递不变量，主动拓扑网格结构光中，以“拓扑网格标号”作为“投影仪 -- 物 -- 相机”的传递不变量。在这里我们以相位分布作为传递不变量。
以四步相移为例，上图右图是投影仪投出的 X 方向相移正弦条纹，左图是 CCD 拍摄到的由于面形引起的 X 方向变形条纹。对这两组图求包裹相位，并解包裹得到 X 方向相位分布情况。
举例而言，投影面和 CCD 的像素数都是 512*512，对于投影面上的一个像素（下图右图红点），我能找到它的 X 方向相位值，根据这个相位值，能够找到 CCD 面上具有这个相位值的所有像素（下图左图红线），通过这个 X 方向相位值，能够把投影面上的点和 CCD 面上的线关联起来。
同样的道理，投影仪投影 Y 方向正弦条纹，我们就能够在 CCD 面上唯一确定与投影面上红点对应的像素，通过 X 方向相位和 Y 方向相位，我们找到了“投影面像素标号CCD 面像素标号”的对应关系，实现了像素级点对点匹配。
【结构光：匹配编码】
肯定有读者会问上面都已经实现了像素级点对点匹配，分辨率的提高都已经到头了，那么这项技术还可以怎么演进呢？这里我们就要谈一谈相移法的优缺点了，相移法是属于一种优点和缺点都极为显著的方法，优点是，通过相移解相位的方法，牺牲了时间（多幅条纹投影），以粗的条纹获得了细的分辨率，缺点是正弦条纹极易被干扰，这就导致了相位图失真，CCD 像素和投影面像素的一一对应性被破坏。
因此，学者就提出，能不能把步子迈得小一点，我们不要求像相移法那样高的分辨率，但是 CCD 像素和投影面像素的一一对应性必须要保证。由此就提出了以编码作为传递不变量，确定像素的对应性。
以下图为例，我们对蓝色点进行编码，通过 XY 两个方向一共 6 幅由疏到密的二值条纹，我们能够得到一串表明蓝色点位置的 6 位编码，101101，其中 1 代表在这一位上是白色，0 代表黑色。编码位数越高越能准确的描述蓝色点的位置，当然位数越高同样意味着条纹越密，位数的上限取决与 CCD 能够分辨的最小二值条纹粗细。二值条纹的抗干扰能力显著高于正弦条纹。
下图是慕尼黑光博会上某个展商的装置，用一个投影仪一个相机以及编码图样实现了三维测量，实际上它所用的图样（编码位数）最后远远高于我截的这 6 幅图。
【双目结构光：不能或者不想标定投影仪】
还记得我们前面有一节讲到只有一部分投影仪可以用逆向针孔相机模型来描述，受限于投影仪的凸透镜成像法则，大多数情况下很难用一个通用的模型来描述投影仪整个群体，比如说，投影面放在投影仪透镜焦面上的准直投影就不能用逆向针孔相机模型来描述。
这意味这投影仪不能用射线方程来描述，也就意味着又要解决一个相机解欠定的问题，自然我们想到了再引入一个相机。
请注意，因为这里的投影仪不是射线模型，因此我也就不画成前文投影仪的样子了。
和前面的结构光匹配编码类似，只是我们现在匹配的是两台相机当中的编码而不是匹配投影仪和相机的编码。
【交叉偏振结构光：解决反光问题】
反光是所有结构光的大敌，包括被动双目测距，主动结构光扫描。因为反光会造成采集信号丢失，相当于双目测距失去一目，方程欠定有无穷多解。
所以结构光只能用在粗糙表面测量上，下图表明了两种表面反射光的形态。左图是粗糙表面反射光形态，粗糙表面会讲投影光线均匀的散开，只要有一支被 CCD 接受我们就可以确定投影像素和 CCD 像素的对应关系。右图是类镜面反射光形态，反射光中，光强最强的主瓣沿着反射定律确定的反射光方向，而旁瓣则在主瓣周围散开，越远离主瓣光强越弱。结构光无法处理反光就是因为 CCD 接收不到光线。类镜面反射光形态和粗糙表面反射光形态并不是一成不变的。一些材质的粗糙表面在某些角度的光线或者光强大于一定的值之后也会表现出类镜面反射光的特点。
为了解决这个问题，学者就提出投影交叉偏振结构光的方法。其原理是反射光是 s 分量占优的部分偏振光，只有当入射角是布鲁斯特角时，反射光是 s 线偏振光。根据这个原理，大量的含水面的风光摄影都用到了与 s 光正交的偏振镜来抵消 s 光以达到减弱反光的效果。
通过给投影仪加装偏振镜的方法，我们可以得到一对具有正交偏振方向的投影光，下图两个蓝色圈中的即是两个不同偏振方向的投影仪。
通过交叉偏振投影结构光的方法，总有一个方向能够极大的降低反光，再通过拍摄到无反光的结构光的相机的位置，可以按照前文所述得到三维信息。
【此处插播一条广告：我的研究方向是 Deflectometry，即纯镜面的结构光三维测量，利用反光来检测镜面面形，欢迎同行不吝赐教。】
【Phase Measuring Profilometry：既不标定投影仪也不用双目】
Phase Measuring Profilometry，中文名为：相位测量轮廓术。
前文的所有测量包括被动双目和主动结构光都属于绝对测量，这里的 Phase Measuring Profilometry（PMP）是一种相对测量的手段。既不标定投影仪也不用双目，这势必意味着我们方程又回到了欠定无穷多解的问题上。好在相移干涉法给了一个思路，我们可以通过给一个绝对高度的参考面，测量的是待测面与参考面的相对高度，由此得到待测面的绝对高度。
相机拍摄参考面的四步相移正弦图样，解包裹相位得到相位分布，如下下图右图。
相机拍摄待测面的四步相移正弦图样，解包裹相位得到相位分布，如下图左图。
PMP的核心在于标定“相位--高度”的映射：
处待测面与参考面的高度差，
是对应的待测面相位分布和参考面相位分布的差，
是标定系数。
需要采用别的手段进行标定。由于标定好“相位 -- 高度”的映射，因此 PMP 不需要在另一个方向测量相位分布。为了解决 PMP 中方程欠定的问题，需要引入参考面和其他的标定手段，肯定有读者会问这相对于之前的结构光好在哪里呢？其实方法没有好坏之分只有适合用在哪里的区别。虽然 PMP 增加了标定和设备的复杂性，但是好在这些工作只要做一次就可以，非常适用于有基准面的测量，比如电路板的三维测量等等。
【后 PMP 时代】
后 PMP 主要朝着这么几个方向，降低投影条纹数，提高三维重构算法，提高分辨率以及一些难测量面形的测量方案设计。
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9月13日，世界瞩目的苹果金秋发布会在乔帮主大剧院举行。本次推出了iphone8、iphoneX、Apple watch3、Apple TV等等产品，其中不乏种种“黑科技”亮相大众。苹果舍弃了指纹解锁的Touch ID，又进一步推出了靠人脸识别解锁的“Face ID”，今天我们就来扒一扒这个“Face ID”到底靠不靠谱：你说啥？？我看一眼它就认出我了？还能解锁？？这要是女朋友趁我睡觉悄咪咪解锁了手机去清空她购物车。。。或者若无其事的让我挑衣服。。。又或者分手事件大幅增加。。。所以解锁的时候我睁不睁眼有个卵用啊麻蛋。。。先别慌，先介绍一下这玩意是怎么工作的。。苹果在iphone X中使用了一种名为“TureDepth摄像机”的系统，里面的传感器和点阵投影仪能投射出3万多个点，以此形成一张完整的“3D脸谱”识别用户面部，而且苹果采用了定制的智能芯片来处理人工智能相关的工作负荷，芯片每秒运算可达6000亿次，其最重要的功能就是帮助人脸识别模块快速识别用户身份。而且苹果还称为了保护用户隐私，这些都将发生在手机本地而不会“回传到苹果公司”。苹果给出的数据显示，Face ID解锁错误率在一百万分之一左右，库克在发布会上表示，FaceID要求使用者在刷脸解锁时必须“集中注意力”（require“user attention”），所以，当手机远离眼睛，或者用户闭着眼睛时就不会解锁，你根本不用担心在自己睡觉时手机被解锁。 怎么样！还慌不慌？【快讯：iphone X因无法分辨韩国女性面部导致大规模死机情况发生。】另外，【经过不断被训练的神经网络建模识别人脸，当你的iPhone X识别你的脸部次数越多，它就会对你越熟悉。不管你是换发型、留胡子、戴帽子、戴眼镜，还是光线强弱不同，它都会认出你。】安心啦！那些说什么小姐姐卸了妆心里没数解不开锁的都是在胡扯。啥？怎么防止能让媳妇解开？emmmmmmmmm......你可能需要一个这个：话说看了这么多，为什么没看见我的真机。。？科科下次见。
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