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人臉識別作為當下最時髦的科學技術，普一現世就成為了視頻智能應用技術的主流。目前很多機場及車站都采用人臉識別通關檢查系統，已在我們生活中悄然興起。
中國臺灣人臉識別技術的研究始于90年代末期，但直到2005年后期一些安全應用的人臉識別系統才開始進入市場。人臉識別核心技術的發展對中國臺灣安防產業來說算是一個相當重要的技術發展環節，雖然現在人臉識別率已達到90%以上，但周邊環境的變化依然是技術應用的問題。
3D感測成主流技術
2D人臉識別技術已經走到瓶頸，這兩年3D人臉識別技術開始冒出。
1、立體視覺(StereoVision)：透過2個相機模塊拍攝影像，進行三角測量法等運算取得物體距離，是四者中只需RGB相機模塊而不用IR(紅外線)模塊的技術。由于需進行影像運算，通常需要一個額外影像運算芯片輔助，因此有些芯片廠商會推動這項技術。
2、結構光(StructuredLight)：原理是對目標打出光條紋，再透過打出去的光紋變化來計算形狀和距離，較常見于工業檢測和研究用途。隨著IR發展，StructuredLight技術也能透過IR發射光紋，所以基本零組件包括IR發射器、IR相機模塊與RGB相機模塊。
3、光斑圖案編碼(LightCoding)：曾被微軟應用在代Kinect體感攝影機，其原理是IR雷射發射后會經過光柵，將光平均分布在測量空間中，再透過IR相機記錄每個空間的雷射散斑，設備上需要IR發射器、IR相機模塊與RGB相機模塊。
4、飛行時間測距(TimeofFlight，簡稱TOF)：為微軟并購的3DVSystems，也是第二代Kinect采用的技術。其原理是透過IR雷射發射，獲得空間中每一點達到觀測點的時間，進而推算出距離，得出3D景深圖。因此需要IR發射器和接收器，并配合RGB相機模塊和感光組件或感應數組。
StereoVision和StructuredLight都需要圖像分析運算，但StereoVision的軟件運算較繁雜，不適合大量多點感測，且光源和鏡頭間的基線長度也得拉長，整體而言并不適合用于3D感測。
相對地，TOF可記錄每個觀測點的時間數據后再進行計算，LightCoding也只需轉換各區域散斑以計算距離，復雜度較低;不過這兩項技術均需IR發射和接收器，也另外需要內存甚至操作數件，故成本較高。此外，兩者的運算原理不同，TOF單點IR只需記錄時間，理論上會比LightCoding先分析散斑圖形再運算來得簡易;而LightCoding是將整個畫面切割測距，要得到概略景深圖較容易。整體而言，TOF的反應速度和精準度，而LightCoding在不需要精細景深圖時的表現較平均，StereoVision的成本則較低。
雙技術結合各有利弊
近年許多人臉識別軟件公司紛紛提出人臉識別結合RFID或Beacon、指紋等相關技術，利用雙重關卡防止誤判或提升辨識速度，但卻忽略了使用人臉識別的主要初衷——原就是不需再攜帶其他身分驗證裝置，故各有利弊。以目前手機App廣泛使用人臉偵測(FaceDetection)及特征擷取(FeatureExtraction)這兩類服務來說，見的就是修圖軟件或是影片屏蔽的應用，許多公司都有提供在線的WebAPI供大家開發，在行動裝置上亦提供iOS及Android系統的SDK，算是非常普遍的技術支持。
科技為我們的生活帶來了極大的方便，尤其是近幾年，智能生活的推進進程也越來越快。本次3D人臉識別技術與RFID技術的結合只是一次嘗試，在未來更多的快捷將會出現在我們生活中。
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