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苹果iPhone上搭载的那颗A11芯片 到底牛气在哪?

2017-09-20 15:14:33

苹果iPhone上搭载的那颗A11芯片 到底牛气在哪?

 

收购25年德国老牌眼球追踪企业

而离现在最近的一次收购,就是苹果今年6月时宣布收购德国老牌眼动追踪企业SMI(SensoMotoric Instruments)。其历史要追溯到1991年,SMI从柏林自由大学学术医疗研究院剥离出来,独自成立眼球追踪技术公司,迄今已经有超过25年的发展历史了。产品包括面向企业与研发机构的眼球追踪设备/应用、医疗医疗眼控辅助设备、手机、电脑、VR设备等的眼控技术支持等。

目前,眼球追踪技术已经被集成在了iPhone X里。在用Face ID解锁时,只要你眼睛没有看着屏幕,屏幕也是不会解锁的。

四、用来干啥:Face ID背后的结构光学技术

既然是“人工智能芯片”,当然是用来做人工智能——人脸识别、图像识别、面部表情追踪、语音识别、NLP、SLAM等等。

而A11的神经网络引擎第一个重要的应用就是iPhone X的刷脸解锁——Face ID。

虽然刷脸解锁并不是什么石破天惊的新技术,但是苹果的Face ID解锁跟普通的基于RGB图像的人脸识别解锁不同。寒武纪架构研发总监刘少礼博士说:

“我们这次对苹果A11的AI引擎了解不多,特别是功耗、实测性能等方面苹果发布会基本没有提。个人觉得iPhone X这次最大的亮点是距离传感器,用来支持3D的Face ID,这个功能在业内还是引起了不小震动,后续会给予这功能开发出不少有趣的应用。通过结构光发射器和红外摄像头配合,可以捕捉人脸的深度信息,比之前用2D图像作人脸识别进步了很多。”

根据原理和硬件实现方式的不同,行业内所采用的3D机器视觉主要有三种:结构光、TOF 时间光、双目立体成像。 

三种主流的 3D 视觉方案代表性产品

双目立体成像方案软件算法复杂,技术还不成熟;结构光方案技术成熟,功耗低,平面信息分辨率高,但是容易受光照影响,识别距离近;TOF 方案抗干扰性好,识别距离远,但是平面分辨率低,功耗较大。 

综合来看,结构光方案更加适合消费电子产品前置近距离摄像,可应用于人脸识别 、手势识别等方面,TOF方案更加适合消费电子产品后置远距离摄像,可应用于 AR、体感交互等方面。

iPhone X的Face ID采用了人工智能加持的结构光方案:数据采集由该机正面上方的景深感知摄像机(即“刘海儿”,TrueDepth Camera System)完成,其红外线发射器可以发射3万个侦测点,利用神经引擎(Neural Engine)将反射回来的数据与储存在A11芯片隔区内的数据进行对比,实现用户面部的3D读取与处理。通过神经网络训练的加持,Face ID失误率仅为百万分之一,远小于Touch ID的五万分之一。  

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