智能手机搭载的3D Sensing主要有3种方案，分别是双目立体成像、结构光以及TOF方案。
1、双目立体成像法
双目方案历史较早，原理是依靠摄像头所采集的图像，再通过软件算法实现。但计算负荷大、算法复杂、实现难度大，识别的速度和精度差。另外它受光照变化影响大（依靠环境光，被动式采集），易出现偏差，无光环境无法识别。
目前，双目方案基本已被手机厂商抛弃。
图：2018年9月5日，联发科技宣布推出业界首款应用于智能手机的双目立体视觉结构光 (Active Stereo with Structured Light) 参考设计。
2、结构光3D成像法
3D结构光的原理是利用投射特定的光信息捕捉面部立体特征数据，再由摄像头采集进行3D建模。
3D结构光模组主要的硬件包括点阵投射器、红外光摄像头、可见光摄像头和图像处理芯片等几部分。
3D结构光的优点是便捷、安全高效、准确度高，不受光照变化和物体纹理影响。
3D结构光的缺点：识别距离短；模组复杂，成本高，体积偏大，例如：
①采用刘海设计，需要占用前置屏幕空间，从而对视觉感受带来一定影响，比如苹果Iphone和华为Mate系列；
②采用弹出式摄像头设计，破坏了手机的整体性，容易进灰，且对内部空间牺牲较大，比如OPPO FindX。
3、TOF时间飞行法
飞行时间法即Time of Flight，简称TOF。所谓飞行时间法3D成像，是通过给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过计算光脉冲的发射和反射的时间差，从而形成立体视觉。
TOF模组主要包含发射单元、光学透镜、成像传感器、控制单元、核心算法计算单元等几个核心硬件单元。
TOF的优点是体积小；可感应30万个有效深度信息点，细节准确；工作距离可达5米，甚至更远，是结构光技术的5倍；不受光照变化和物体纹理影响。
TOF除了能够支持3D结构光的应用之外，还可以进行测距、AR等应用。
TOF的缺点是近距离识别精度低于结构光。手机厂商中目前主推TOF方案设计以VIVO为代表。
最后，几种方案比较
目前双目方案基本被淘汰，在此主要浅析3D结构光和TOF两种方案比较，二者都是主动采集方案（需要额外补光），不同之处在于 3D结构光发射的是DOE衍射后的散斑，而 TOF发射的是面光源。
3D 结构光精度更高，但工作范围有限，目前的方案基本不超过1.2 米；TOF的工作距离可达5米，甚至更远，但近距离的精度目前相比3D结构光还有比较明显的差距。
笔者认为，目前多数手机厂商旗舰机型还是会采用3D结构光。但随着TOF技术的成熟，旗舰手机会逐渐采用TOF技术。另外，TOF相对3D结构光成本低，或将更快进入中端手机市场。
对于3D结构光和TOF两种人脸识别方案，你更看好哪一种呢？欢迎在评论区一起探讨！
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