3d人脸识别python算法 3d人脸识别应用

随着智慧城市的发展，人脸识别门禁系统逐渐应用于各个行业领域。 对于门禁系统来说，保障安全性是其最重要的指标。但传统2D人脸识别由于无法记录脸部的深度三位信息，获取的人脸数据不完整，造成了硅胶面具或者通的3D模型具等有可乘之机，安全系数低。

行业痛点

1）受姿态影响，2D活体人脸识别率低；

2）大范围遮挡或污渍时识别率非常有限；

3）易被硅胶面具或者普通的3D模型所攻破，安全性低；

4）超大群体时识别时间长，便利性低。

3D人脸识别则很好地解决了以上面临的困扰，识别精度大幅度提升，可以获取人脸上万个特征位置数据，即使遮挡面积达70%，仍有上千的特征数据。且可以有效解决非活体攻击等问题，具有很强的防伪能力，安全性高。

现有的3D人脸识别方案

名称	TOF方案	散斑结构光	MEMS条纹结构光
硬件成本	几百-几千元	百元级	千元级
精度	厘米级	毫米级	亚毫米级
光源	LED/激光	激光	CLASS I激光，人眼安全无感

知微传感解决方案

针对以上痛点，知微传感DKAM系列3D相机D200取得研发落地。D200是一款消费级的高精度3D相机，基于MEMS结构光技术原理，结合红外激光光源，实现高精度数据采集。具有小体积、成本低、功耗低、灵活易用、成像速度快等特点，可以轻松且稳定地应用在3D人脸识别门禁系统中。

方案优势

▶ 亚毫米级精度，能满足较高精度需求

▶ 内部集成红外光源，不依赖外部光源，抗环境光鲁棒性强

▶ 可满足闸机、电子门禁等的小体积需求

▶ 成像速度快，可0.2s成像

▶ 使用自主研发MEMS微振镜，CMOS自下而上的底层开发，可靠性高，成本易控制

▶ 配备有windows/Linux平台下的SDK，覆盖C++/C/C#/Python等主流语言，易于开发应用

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