硬體排列方面，除了放置前置攝像頭、聽筒之外，還需要增加兩個200萬像素紅外感光鏡頭一個散斑投射器。

3D仿生感光工作原理：

1. 通過散斑投射器投射出上萬個紅外散斑，散斑中攜帶紋理信息，使得人臉有更好的辨識度，具有更多深度信息。

2. 通過紅外感光鏡頭系統計算出人臉的深度信息，系統同步進行三重防偽AI判別實現3D人臉解鎖。

三重AI防偽 包括：

· 1重防偽：人臉3D特徵信息判別（攔截不具備人臉3D特徵信息的攻擊）

· 2重防偽：機主人臉特徵識別 （攔截不具備機主人臉特徵的攻擊）

· 3重防偽：活體特徵檢測 （通過真人眼睛、皮膚、鼻尖等在不同光線下的獨特反應，來攔截不具備真人活體特徵的攻擊）

3D仿生感光技術的應用場景？

我們知道，傳統的人臉識別有兩個比較大的痛點，一是對環境光線依賴比較強，在弱光環境下無法使用。二是識別精度不足，在支付領域、身份驗證等高級別安全需求的場景下，還需要密碼、指紋、聲紋驗證。3D仿生感光技術就能夠比較好的解決這兩個問題，散斑投射器（主動）投射近萬個紅外散斑，通過紅外感光鏡頭系統接收來自人臉反射的、攜帶紋理信息的散斑，通過以上三重防偽實現3D人臉識別。

全天候人臉解鎖：3D仿生感光技術消除了人臉識別對光線的依賴，實現了全天候人臉識別，無論在光亮/黑暗環境下，都能精準識別人臉解鎖。

基於人臉的隱私保護：應用鎖、文件保密櫃等應用加密，可以實現無感式驗證解鎖。

3D人臉支付：提升人臉解鎖安全性的同時，根據金融安全認證的要求，演算法模型及數據處理都放在安全隔離區域（安全區：TEE）達到支付安全級別，支持支付寶人臉支付。

除此之外，3D仿生感光技術可以準確的建立高精度的人臉3D模型，同時還能精準識別人臉的姿勢與表情，控制卡通形象模擬用戶的喜怒哀樂等眾多表情。

關於3D仿生感光技術的應用，後續會逐漸開放，歡迎大家關注。

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