看到最近人臉識別有替代指紋識別的趨勢，人臉識別若用傳統的2d影象來識別人臉，沒有太大的價值，誰手裡有一張手機主人的**就能解鎖手機以及信用支付了。所以這就需要用到深度資訊來構建3d的人臉模型，獲取深度資訊現在有三種主要的方法：
在這裡只想重點說說3d結構光和tof，rgb雙目就是利用兩個rgb攝像機的拍攝的影象進行特徵點匹配，通過三角測量計算出來的深度。
結構光的提出也是為了解決rgb雙目的存在的問題（如，rgb雙目很依賴影象的特徵、受光照、紋理等影響），結構光法不依賴影象中物體的顏色和紋理，採用主動投影已知圖案的方法來實現快速魯棒的匹配特徵點。如下圖所示，投射器投射的是帶有已知編碼圖案的光源。
現在用的kinect camera就是用了結構光獲取的深度資訊。
字面意思飛行時間，那麼是什麼的飛行時間呢？其實就是雷射發射器發出的光從發射出去的瞬間到碰到物體反射回到接收器接收的瞬間，這麼一段光的飛行時間，因為已知光速和調製光的波長，通過距離計算公式就可以知道物體表面各個點的深度資訊。
資訊彙總一下，三種獲取深度資訊方法的引數對比**：
深度資訊獲取方式
3d結構光
tofrgb雙目
工作原理
投影已知編碼圖案光源的方法來實現快速魯棒的匹配特徵點
通過計算發射光的飛行時間來測距
通過兩張rgb影象上特徵點匹配方法，再通過三角測量計算深度
測距方式
主動主動
被動精度
近距離精度可達到0.01mm-1mm
最高可達厘公尺級
近距離可達公釐極
測量範圍
一般十公尺內
較遠，一般100公尺內
一般只能測量近距離的距離，一般2公尺內
影響因素
不受光照和物體表面紋理影響，但受反光影響
不受光照和物體表面紋理影響，但受多重反光影響
受光照、物體表面紋理影響
戶外效能
受影響影響較小
無影響
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