从2015年针对支付宝刷脸支付的各种报道中可以发现，该功能是通过摄像头捕捉识别信息+脸部识别算法判断分析+支付软件处理支付信息来实现的，尽管有阿里巴巴过硬的大数据、云计算能力作为支撑，支付宝刷脸支付仍然经过两年半时间的磨砺打造才实现真正意义上的商用。这背后除了技术团队在算法及软件上对支付宝刷脸支付安全性的一次又一次把关以及技术难题的一一攻克外，最关键的是接收识别信息的3D摄像传感器的技术发展！

      普通2D摄像头是通过二维平面成像，无法接收物理世界中的第三位信息（尺寸和距离等几何数据），即使算法及软件再先进，在有限的信息接收状态下，智能分析功能也受到限制。简单的说就是机器容易被平面图像/视频/化妆/皮面具等方式干扰人脸识别功能。

        然而3D摄像头是通过三维成像，能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界，并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了，分析判断的准确性有了极大的提升，人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态。

目前主流的三种3D成像技术有：

1） 结构光（Structured Light）：结构光投射特定的光信息到物体表面后，由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间。

2） TOF（TIme Of Flight，飞行时间）：通过专有传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间，判断物体距离。

3） 双目测距（Stereo System）：利用双摄像头拍摄物体，再通过三角形原理计算物体距离。

      从上图可以看出，从上图可以看出，结构光优势在于可以用更低的硬件成本，达到甚至超越其他2种3D摄像技术的效果，而在算法开发方面也不会太高。

      支付宝刷脸支付使用的是奥比中光的3D结构光摄像头，作为2014年深圳市孔雀计划第一名，奥比中光所推出的3D深度摄像头Astra、Astra Pro、Astra mini早在2015年已经完成量产，并在2016年获得联发科的战略入股。

        是目前继苹果、微软、英特尔之后全球第四家可以量产消费级3D传感器的厂商。可实现人脸识别、手势识别、人体骨架识别、三维测量、环境感知、避障、跟随、三维地图重建等数十项功能，可广泛运用于电视、手机、机器人、无人机、物流、VR/AR、智能家居安防、汽车驾驶辅助等领域。

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