如果用一個詞來概括近一年手機圈, 一定是 '劉海屏' . '忽如一夜春風來, 滿城盡帶劉海屏' , 從去年iPhone X把劉海屏帶到大家面前, 無論在網上關於劉海屏的美醜問題爭議有多大, 各家安卓旗艦還是義無反顧迅速跟進, 於是你看到了下面這張圖.
▲圖片來源於威鋒網
縱觀整個手機發展史, 最多就是隨著製造工藝的進步, 把屏幕兩側做成曲面, 或者拉長屏幕尺寸, 但無論屏幕形態怎麼變, 但屏幕內部的形態幾乎沒有變過. 而iPhone X所採用的 '劉海屏' 則是對屏幕內部的形態發生了較大的變化, 並且伴隨著劉海屏還帶來UI和交互上的變化, 甚至還有關於設計上關於 '美醜' 的爭議.
要知道, 蘋果主力新品在旺盛的產品周期內出貨量都是數以千萬記的, 並且iPhone X是作為蘋果十周年的代表作. 而蘋果這次之所以做如此大刀闊斧的改變, 則是因為用上了Face ID.
其實所謂的Face ID大家應該都已經熟悉, 在屏幕頂部的一塊方寸之間, 放置了紅外鏡頭, 泛光感應原件, 點陣投影器, 統稱為原深感攝像頭系統. 當用戶在錄入面容ID後, 這套系統會對用戶面部投射超過30000個肉眼不可見的光點, 對用戶的面部進行分析, 為用戶的臉部繪製精確細緻的深度圖, 繪製出獨一無二的面譜. 基於原深感攝像頭採集的數據, 感應器會讀取用戶獨一無二的臉部幾何結構圖. 而運用時, 通過比對用戶與之前保存的數據來進行驗證. 這個技術, 則被稱為3D結構光.
一般來說, 3D結構光可以分為ToF(飛行時間), 散斑結構光, 雙目測距三種實現方案.
雙目測距就是類似於我們平常總說的 '三角測距' , 最後通過落在攝像頭的光斑成像來解三角形, 最後得出位置, 由於精度一般但演算法比較麻煩, 而且對CMOS有一定的要求, 因此並不適用手機. 最關鍵的是, 晚上就沒法用了, 所以PASS;
▲微軟的 Kinect V2應用ToF
ToF(飛行時間), ToF應該是最接近大家理解的所謂3D, 簡單來說, 就是通過手機的紅外攝像頭髮射一個特殊的訊號, 通過獲得發射, 接受訊號的相位差來計算深度, 從而根據不同的時間定位出物體不同的空間位置.
不過ToF也有問題: 暫時所需的Camera體積要求比較大(主要), 而且演算法比較麻煩, 因此功耗也比較大, 並不太適合作為手機上應用, 同樣PASS;
▲iPhoneX採用的Light coding 圖片來自ZEALER
最後就是目前唯一應用的散斑結構光(Light Coding), 一定的距離內, 點陣投射器會發出一堆散亂的光斑(光斑帶有位置資訊), 然後用戶第一次錄入的時候, 通過計算光斑位移得出一張景深圖, 這就是錄入的 '標準圖' . 然後通過對比最初錄入的人臉深度資訊圖, 來完成識別.
相比於其它兩個, Light Coding的精度, 解析度都尚可, 而且需要配合的硬體和演算法都不算太麻煩, 所以最終被蘋果欽定.
所以可以看到, 在現階段, 使用3D結構光的成本要比傳統的指紋識別高出不少. 那麼為什麼還要堅持用3D結構光來代替指紋呢?
在我看來, 1, 指紋識別就是指紋識別, 無論把指紋識別做成什麼樣, 它也只有一個生物識別的功能, 只是形態的不同, 卻沒有本質的突破. 而3D結構光則不一樣, 兼具生物識別的功能之外, 還能夠實現建立映像的功能. 2, 從交互上, 拿起手機, 手機就 '認識' 你, 然後解鎖, 這種交互比起指紋識別更加自然, 先進.
▲3D靜態建模展示
而在上周, OPPO的大本營深圳召開的一個演示會上, 展示出了基於5G網路下的3D結構光視頻通話展示. OPPO認為, 在當前環境下, 如果只是用3D結構光作為一項生物識別功能, 多少有點 '大馬拉小車' 的感覺. 因此, OPPO結合5G網路的低延遲即時傳輸, 利用5G高速率和低延時特性支援終端和終端, 以及終端和雲端視覺內容的即時合成可以實現3D視頻, AR和VR, 甚至將全息技術應用在手機上, 以實現一些電影中才實現的場景.
而且OPPO表示將在6個月內在手機產品中實現3D結構光技術的商用. 如果結合前兩年OPPO已經展示過的超級VOOC閃充, 潛望式攝像頭, 許多用戶期待已久的超級旗艦OPPO Find系列重新回歸也並非只是傳言. 無獨有偶, 小米也表示, 將在小米八周年紀念版上搭載3D結構光, 成為首款量產搭載3D結構光的安卓旗艦機. 終於, 3D結構光也要龐大的安卓生態, 未來可期.