隨著智能硬件普及程度日漸提升，其產(chǎn)品種類也更趨于多樣化，以適配更多的需求場景。以人臉識別的重要部件攝像頭為例，各類產(chǎn)品不僅價格、款式不同，并且還有單目和雙目區(qū)分。那么究竟該如何選擇？

近期在2020高交會，筆者對專注做影像采集行業(yè)、具備較強專業(yè)能力的攝像頭模組廠商金視康康總經(jīng)理何世錕介紹進行了一場關(guān)于人臉識別攝像頭如何選型的深度溝通。

關(guān)鍵點一：選單目還是雙目？具體還需看活體檢測需要

單目攝像頭主要是RGB攝像頭，配合單目算法可快速完成采集，將高質(zhì)量圖像輸送給后端進行識別比對，適用于人臉布防、精準推廣、客流統(tǒng)計、門禁管理等應用場景。此類攝像頭配合適當?shù)幕铙w檢測算法，即可做到單目活體檢測。比如金視康就通過引入虹軟視覺開放平臺免費開放的ArcFace人臉識別算法，實現(xiàn)了靜默式的活體識別，全程無需用戶動作配合。此外借助ArcFace算法，還能快速實現(xiàn)人臉識別、年齡檢測、性別檢測、大面積遮擋下的人臉識別等全套功能。

雙目攝像頭則是在RGB攝像頭的基礎上，增加了一個IR紅外鏡頭，兼具近紅外光和可見光的視頻采集功能�；�于紅外成像原理，屏幕類無法成像，故而其天生具備抵御屏幕成像的假臉攻擊能力。

因此相對單目攝像頭，雙目攝像頭在對抗假臉攻擊的防御能力上，更勝一籌。比如金視康熱賣的500萬雙目寬動態(tài)人臉識別攝像頭就采用了虹軟免費ArcFace算法的IR雙目活體技術(shù)，基于紅外成像原理及深度學習算法的高魯棒性，其對于紙質(zhì)照片、屏幕照片的防御力相當優(yōu)秀。

但由于硬件上的差異，雙目活體相比單目RGB活體來說成本相對提升。總的來說，單目人臉識別解決方案部署方便、成本低，而雙目人臉識別方案在活體檢測方面精準度更高，且對光線變化、背景環(huán)境復雜等因素適應性更強，可支持真正的無人值守。所以在選型過程中，應根據(jù)實際應用場景、想要達到的活體效果，以及最終成本進行具體考量，平衡各方需求，不能一概而論。

關(guān)鍵點二：攝像頭成像核心組件及關(guān)鍵參數(shù)

攝像頭的工作原理是將光信號轉(zhuǎn)換成圖像信號，因此強光、逆光、暗光等復雜的光環(huán)境會直接左右攝像頭成像質(zhì)量。而攝像頭成像質(zhì)量的好壞，也將直接影響到人臉識別和活體檢測的使用效果與體驗。故而開發(fā)者在進行產(chǎn)品選型時，還應該關(guān)注攝像頭成像核心組件及關(guān)鍵參數(shù)，以保證前端采集的圖像質(zhì)量符合人臉識別要求。

在鏡頭、圖像傳感器、DSP圖像處理器這三個人臉識別攝像頭模組核心組件中，鏡頭主要承擔捕捉物體、將拍攝圖像聚焦于圖像傳感器上的任務，其主要參數(shù)有視場角、光圈、CRA、畸變、眩光等。人臉識別攝像頭模組一般采用對焦速度快、成像質(zhì)量穩(wěn)定、測光準確的定焦鏡頭。

對于負責把光信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號輸出的圖像傳感器，其主要參數(shù)包括傳感器尺寸、有效像素、像素元尺寸等，推薦具有集成度高、功耗小、速度快、成本低等特點的CMOS傳感器。最后是將數(shù)字圖像信號優(yōu)化處理后傳到人臉識別設備的DSP圖像處理器，優(yōu)質(zhì)的DSP可以提高原有芯片寬動態(tài)范圍30％以上。

為了進一步方便開發(fā)者，金視康推出了融合動態(tài)場景、逆光場景、高光場景等多達6個場景的“多場景模式”，將多個場景模式全部兼容到一個攝像頭中，通過攝像頭自動判斷場景中的光環(huán)境，然后調(diào)用相應模式，以此做到某一特定場景下人臉識別效果最佳。

據(jù)介紹，這也是金視康在虹軟視覺開放平臺產(chǎn)業(yè)鏈市場上線的人臉識別攝像頭模組中最熱門的一款產(chǎn)品。而該產(chǎn)業(yè)鏈市場則是由虹軟視覺開放平臺今年重磅推出的一個專注構(gòu)建產(chǎn)業(yè)上下游生態(tài)的商業(yè)平臺，目前已經(jīng)上線了從算法到硬件，從整機產(chǎn)品到各類行業(yè)解決方案的一系列優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，可以為供給端與需求端實現(xiàn)精準對接，有效縮短人臉識別產(chǎn)品從需求到落地的時間。

關(guān)鍵點三：如何測試產(chǎn)品的基礎功能與可靠性？

要保證產(chǎn)品在落地后能夠流暢使用，測試是其中必不可少的一個環(huán)節(jié)。就攝像頭模組來說，其基礎性能測試包括正常拍攝測試環(huán)境中的解析力測試、花屏測試、線條測試、偏色測試和白板測試環(huán)境中的暗角測試、臟污測試、壞點測試。

其中，解析力是指攝像頭模組所能達到的清晰度及圖像的細節(jié)表達能力。比較直觀的評價方法是，通過拍攝ISO chart測試，目視辯識圖中的黑白線對，看人眼可以辨識黑白線對的極限線條數(shù)值。相同環(huán)境下，還需檢查圖像有無花屏、線條、偏色等異常。而在白板測試環(huán)境中，通常會檢查暗角，以檢測模組的亮度均勻性，檢測鏡頭內(nèi)有無臟污異常，檢測芯片有無亮點、壞點異常。

在這所有環(huán)節(jié)中，測試不僅僅是提出Bug，更是對開發(fā)和產(chǎn)品設計改進的重要一步，因此測試工作往往帶有極強的專業(yè)性和對產(chǎn)品效果的嚴謹。如果想要省去這種大量的選型、開發(fā)、測試周期，還是建議需求方直接到虹軟視覺開放平臺產(chǎn)業(yè)鏈市場進行直接采購。

金視康總經(jīng)理何世錕總結(jié)：“這幾年我們在人臉領域發(fā)展得還算不錯，從2018年到2020年，年增長率都超過50％。通過跟虹軟配合，我們也做了好多不同方案、不同成本的攝像頭模組，主要就是應對不同客戶的不同選擇，方便他們簡單、低成本地使用，同時也給更多想做人工智能領域的客戶降低進入行業(yè)的門檻。”