투광 NIR: PMSILPlus 투광 조명기의 지원을 통해 얻은 근적외선 이미지이다. 이 이미지는 3D 이미지 데이터와 융합되는 2D 이미지 분석에 사용된다.
도트 NIR: 도트 프로젝터의 지원을 통해 얻은 근적외선 이미지이다. 도트 패턴이 이미지의 대비를 향상시켜 모든 조명 조건에서 대비가 낮은 개체에 대한 양호한 깊이 맵을 제공한다.
깊이 맵: ams 얼굴 인식은 사용자 얼굴의 깊이 맵 정보를 사용한다. 얼굴 깊이 맵은 3차원 공간에 매핑된 수천 개의 좌표 집합으로, 사용자 전면의 단일 지점에 대한 사용자의 머리 표면 윤곽을 묘사한다. 이 깊이 맵은 사용자 얼굴의 레퍼런스 깊이 맵과 비교되어 사용자 인증에 사용될 수 있다.
재구성된 3D 이미지는 케이스별(예: 얼굴 인식) 처리를 위해 응용 소프트웨어에 전달된다.
ams provides a complete technology stack – from optical sensing through to scene reconstruction and integration with RGB camera – for world-facing 3D direct Time-of-Flight sensing in mobile devices. This technology for world-facing mobile aims to achieve higher range and lower power consumption than other implementations.
Integrating ams’ 3D optical sensing solutions and a partner’s advanced middleware and software for simultaneous localization and mapping (SLAM) and 3D image processing offers the option for manufacturers to quickly and more simply implement augmented reality (AR) functions on mobile devices. The high-performance, low-power dToF sensing system also supports 3D environment and object scanning, camera image enhancement, and camera auto-focus assistance in dark conditions.
Combining best-in-class technologies, the new 3D dToF system includes high-power infrared VCSEL array, dot-pattern optical system, and a high sensitivity sensor. Read also our press release about ams 3D dToF sensor solution.
얼굴 인식은 스마트폰의 잠금을 해제하고 모바일 결제와 같은 애플리케이션에서 인증을 지원하기 위해 사용되는 기술로 알려져 있다. 이 기술은 출입국 관리의 자동 여권 심사기에도 적용된다.
얼굴 인식 생체 엔진(FRBE) 기술은 생체 얼굴 인식 및 머신 러닝 R&D에 대한 10년간의 노력의 결과이다. ams 3D 얼굴 인식 솔루션은 성숙하고 최적화된 알고리즘을 바탕으로 한다. 당사에서 자체 개발한 얼굴 인식 소프트웨어는 추가적인 개선이 필요할 경우 OEM의 필요에 맞게 빠르게 적용할 수 있다.
스테레오 매칭 알고리즘은 균일한 색상, 저텍스처 및 특징이 없는 표면에서 일치점을 찾지 못할 수 있다. 패시브 스테레오 비전 시스템은 주변광에 의지하여 이미지를 캡처하기 때문에 어두운 곳에서는 성능이 좋지 않다. 액티브 스테레오 비전은 최적 성능을 위해 ams Belago 도트 프로젝터와 같은 추가적인 패턴 조명 프로젝터를 포함하여 특징점 추출과 저조도에서의 성능을 향상시킨다. 조명이 현장의 광 강도와 특정점 수를 증가시켜 일반적인 시스템 제한 문제를 해결한다.
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3D 얼굴 인식은 사용자 얼굴의 깊이 맵 정보를 사용한다. 얼굴 깊이 맵은 3차원 공간에 매핑된 수천 개의 좌표 집합으로, 사용자 전면의 단일 지점에 대한 사용자의 머리 표면 윤곽을 묘사한다. 이 깊이 맵은 사용자 얼굴의 레퍼런스 깊이 맵과 비교되어 사용자 인증에 사용될 수 있다.
