低成本，高可靠：基于i.MX RT117F的3D结构光人脸识别智能门锁方案！

由 cathy 提交于周五, 8 七月 2022 - 17:10

智能门锁的发展，经历了密码锁，指纹锁，联网锁，人脸智能锁几个重要的发展阶段。2022年，3D人脸识别已经成为各主流智能门锁品牌高端产品的标配，并快速得到了消费群体的认可与接受。为此，恩智浦3D结构光人脸识别方案也应运而生。

纵观整个行业，目前的人脸识别智能门锁主要有如下几个技术路线：

01、双目红外镜头方案

02、3D结构光镜头方案

03、ToF镜头方案

其中，双目红外镜头就严格意义来说，其并不是真3D方案。由于其原理是被动提取人脸若干个特征点，因此不能够完整的重现人脸3D模型，抗假体攻击能力不如3D结构光和ToF方案好。

在现阶段，3D结构光与ToF镜头相比，在识别精度，可视角度等方面均有优势，因此，恩智浦优先推出了采用3D结构光的人脸识别方案。

关于双目红外和3D结构光的特性与实际效果的对比，我们做了如下测试与分析：

<center><img src="http://mcu.eetrend.com/files/2022-07/wen_zhang_/100561975-260961-2.png&…; alt=“图1：双目红外与3D结构光方案特性对比" /></center><center>图1：双目红外与3D结构光方案特性对比</center>
<center><img src="http://mcu.eetrend.com/files/2022-07/wen_zhang_/100561975-260962-3.png&…; alt=“图2：双目红外立体重构效果图（左）与3D结构光立体重构效果图（右）对比" /></center><center>图2：双目红外立体重构效果图（左）与3D结构光立体重构效果图（右）对比</center>

恩智浦3D结构光方案

在3D结构光方案中，如何根据接收到的散斑信息，求解深度，实现3D视觉，是一个关键算法。业界3D结构光镜头模组供应商普遍的做法是内置一颗专用求解深度的ASIC芯片，然而这样会增加功耗与成本，对锁体的散热结构设计也不利。

恩智浦为了降低客户的系统成本，提高可靠性，携手业内合作伙伴，将求解深度的算法移植到了恩智浦高性能微控制器i.MX RT117F上，结合恩智浦人脸识别算法，构建出一套完整的真3D人脸识别方案。

<center><img src="http://mcu.eetrend.com/files/2022-07/wen_zhang_/100561975-260963-4.png&…; alt=“图3：恩智浦携手合作伙伴推出的真3D人脸识别方案" /></center><center>图3：恩智浦携手合作伙伴推出的真3D人脸识别方案</center>

恩智浦此次携手合作伙伴推出的真3D人脸识别方案，具有如下特点：

<ul>
<li>
核心芯片采用恩智浦高性能MCU i.MX RT117F
<ul>
<li>
具有快速启动及低功耗特性, 具有成熟的软件生态和量产经验
</li>
<li>
能够计算人脸完整3D特性，无需镜头内置专用深度计算芯片，具有更好的成本优势
</li>
</ul>
</li>

<li>采用940nm波长，相比于850nm波长，能够更好的抵抗环境光，太阳光的干扰 </li>
<li>经恩智浦eIQ软件工具优化的人工智能算法 </li>
<li>算法执行在本地，数据安全可控，保护用户隐私 </li>
<li>支持无线连接，可以通过手机APP进行操作管理 </li>
<li>低功耗，模块高低温适应性强 </li>
</ul>

<center><img src="http://mcu.eetrend.com/files/2022-07/wen_zhang_/100561975-260964-5.png&…; alt=“图4：恩智浦高性能MCU i.MX RT117F用于3D结构光人脸识别方案" /></center><center>图4：恩智浦高性能MCU i.MX RT117F用于3D结构光人脸识别方案</center>

整机参考设计

恩智浦一直以来致力于为客户提供更好的服务，缩短客户设计周期，全面赋能边缘计算与AI落地。为此，基于上述模块，恩智浦提出的整机设计参考建议如下：

<center><img src="http://mcu.eetrend.com/files/2022-07/wen_zhang_/100561975-260965-6.png&…; alt=“图5：恩智浦提出了整机设计参考建议" /></center><center>图5：恩智浦提出了整机设计参考建议</center>

来源：<a href="https://mp.weixin.qq.com/s/HJaLavIDr_8OcwqOlDhIuw">NXP客栈</a>
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