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世界今熱點:三星的這個新設(shè)計,會是前攝的最完美方案嗎 2022-10-08 15:37:33  來源:36氪

眾所周知,對于如今的智能手機來說,“前攝(前置攝像頭)”雖然很多時候已不再是手機廠商的宣傳重點,但其因為有著諸多現(xiàn)實的功能需求,至今依然是絕大多數(shù)市售機型的“標準配置”。

然而縱觀整個行業(yè)就會發(fā)現(xiàn),由于前攝在智能手機上承擔的功能并不“單純”,所以這也就導致到目前為止,幾乎沒有任何一種前攝設(shè)計可以稱得上“完美”。


(資料圖)

比如說,安置在邊框上的前攝固然不遮擋顯示面積,但會顯著降低屏占比,同時自身尺寸也沒法做得很大,自拍效果往往就很一般。

比如說,常見的開孔前攝固然能夠兼容屏占比和(前攝里的)“大底高畫質(zhì)”,但有的消費者就是無法接受其對屏幕顯示區(qū)域的破壞。而且單孔前攝注定無法捕捉面部深度信息,這就會降低面部識別功能的安全性,甚至造成不兼容部分應用的“刷臉支付”功能。

當然,與之對應的是“劉?!被蛱O果方面最新的“靈動島”設(shè)計。它們固然在前攝畫質(zhì)和人臉識別安全性上能夠做得很好,但與此同時,其對屏幕顯示區(qū)域的干擾也會更加嚴重。

最后,可能有的朋友會提到屏下攝像頭(UDC)技術(shù)。的確,現(xiàn)有的UDC技術(shù)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)相當不錯的視覺觀感,單論屏占比和屏幕“完整性”的話,它們幾乎無可挑剔。

但UDC前攝在現(xiàn)有的技術(shù)條件下,普遍會存在感光不足的問題,拍出的畫面要么會很暗、要么就是被算法“提亮”到白茫茫一片。并且因為屏下攝像頭本質(zhì)上也是一種基于單前攝的設(shè)計,所以不能支持深度信息檢測、人臉識別安全性低,可能無法兼容部分“刷臉支付”應用的問題,同樣也是全部存在的。

那么,有沒有什么設(shè)計能夠同時兼顧高屏占比、出色的自拍效果,同時還能實現(xiàn)人臉深度信息檢測,增強人臉識別時的安全性呢?還真有。而這就是近日被曝光的,來自三星的一份“屏下雙前攝”設(shè)計。

根據(jù)目前曝光的專利圖我們可以看到,三星的這一“屏下雙前攝”設(shè)計正如其名,使用了兩顆屏下攝像頭組成的陣列來發(fā)揮功能。但它和目前行業(yè)里已有的“前置雙攝”相比,又有著極大的差異。

目前行業(yè)中常見的“前置雙攝”,兩顆前攝模組之間的距離往往比較近。這就會造成一個問題,即兩顆攝像頭之間的相位差不夠大,在用于進行3D面部掃描、或是背景虛化自拍時,效果其實并不是很好。

相比之下,三星的這個“屏下雙前攝”方案,就將兩顆屏下前攝的距離拉得非常開。其中一顆攝像頭位于傳統(tǒng)的機身正面頂部,也就是常規(guī)前攝的位置,而另一顆則被放在了屏幕底部,差不多是在屏下指紋傳感器的位置上。

這樣一來,“拉遠”的攝像頭距離,將會有助于實現(xiàn)高精度的3D面部測量,從而改善人臉識別的安全性,同時對于自拍時的背景虛化效果也會帶來直接的增益。

其次,由于三星這一“屏下雙前攝”設(shè)計將兩顆攝像頭分別放在了屏幕的頂部和底部,不僅僅是為了拉遠雙前攝的距離,同時也使得這兩顆屏下前攝可以實現(xiàn)一些額外的安全特性。

舉例而言,位于屏幕頂部“傳統(tǒng)位置”的屏下前攝將會在面部識別時,通過某種方式(可能是結(jié)合屏幕的短暫閃爍)來檢測使用者的瞳孔收縮動作。這樣一來,手機就能輕松地識別面前的用戶是不是“活人”,從而識破那些使用照片、甚至頭模欺騙面部識別的伎倆。

而位于屏幕底部的“屏下前攝”,則有望同時充當屏下光學指紋傳感器的作用。畢竟光學指紋識別的基本原理也是一顆短焦攝像頭,而且它的解析力通常還遠沒有前攝高。也就是說使用屏下前攝來充當指紋識別模塊,不僅技術(shù)上原理共通,甚至實際效果還可能會比常規(guī)光學指紋識別傳感器更好一些。

最后,相比于現(xiàn)有的屏下單攝方案,我們當然有理由期待,三星這類加入了兩顆攝像頭的“屏下雙前攝”有望帶來更多的等效進光量,從而改善屏下攝像頭的拍攝清晰度問題。

不過,大家還記得我們前面講到的嗎?離得很遠的兩顆前攝,會造成各自的取景存在一定相位差。這也就意味著,當兩顆攝像頭進行合成時,它們之間能夠“重疊”,能夠真正起到“進光量翻倍”作用的畫面區(qū)域可能并不大。

換句話來說,除了顯著增加的安全性、更好的虛化效果,以及可能相當高精度的指紋識別效果能力外,“屏下雙前攝”唯一的缺點,可能就在于其成像品質(zhì)未必會比屏下單前攝好很多這一點上。

不過考慮到如今“自拍”早已不再是大多數(shù)消費者關(guān)注的重點,這樣的設(shè)計其實也確實沒啥太多問題就是了。

【本文圖片來自網(wǎng)絡(luò)】

關(guān)鍵詞: 指紋識別 面部識別 智能手機

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