隨著智慧安防概念的發展推動下，越來越多企業開始使用更智能的安防產品，完成出入人員的識別及驗證，這其中最重要的核心技術就是人臉識別技術中的活體檢測。
活體檢測共分為三種技術類型，分別是RGB單目、紅外雙目以及3D視覺。
相較于另外兩種方式，3D視覺擁有更出色的安全性與便捷性，在識別角度和安全防偽方面具備一定的優勢，可以有效節約人力成本與時間成本。
目前，在人臉識別智能門鎖、刷臉閘機等場景中都開始使用3D視覺技術。
由于3D深度相機的識別角度相較于普通的攝像頭模組更大，所以在活體檢測時，在上下左右四個維度中都存在一定的偏差空間，并不需要用戶保持特定站姿，依然可以快速成功識別。
并且，3D深度相機的防偽性能也比RGB單目、紅外雙目要有所提升，可快速識別出照片、假體、頭模、面具等攻擊手段，有效避免惡意偷盜、開鎖等情況發生。
本次介紹的兩款產品，均搭載了光鑒科技的3D深度相機，主流的3D視覺技術共分為ToF和結構光兩種技術方案，3D相機能夠采集物體的三維數據與深度信息，解決了二維圖像在準確率、安全性等方面的限制。
ToF的基本原理是通過紅外發射器發射調制過的光脈沖，遇到物體反射后，用接收器接收反射回來的光脈沖，并根據光脈沖的往返時間計算與物體之間的距離信息。
ToF方案具備實時性好、算法簡單、不受光照變化影響等優勢。
光鑒科技3D ToF深度相機結構
另一種是結構光技術方案，結構光是通過紅外激光器，將激光散斑圖像投射到物體表面，再由專門的紅外攝像頭進行采集反射的散斑信息，并交給ASIC芯片處理，根據物體形成的光信號變化去計算物體的位置和深度信息。
這種方案和ToF相比，計算量少、功耗低，在近距離范圍內精度更高，所以在人臉識別，手勢識別方面極具優勢。
光鑒科技3D結構光深度相機結構
當下，3D結構光技術和ToF技術已經在安防行業中擁有豐富的應用場景，在門禁門鎖、巡檢機器人、智能家居等場景均有落地。
同時，結合AI技術，在物體策略、3D成像、生物識別等領域，都有很大的應用空間。
對于安防行業而言，視覺技術從模擬時代便是其不變的核心和基礎，隨著成熟和成本下降，相信3D視覺技術將在安防行業獲得越來越多的落地和應用，為安防行業帶來更多的革新和升級。
