不法(fa)分(fen)子用針孔(kong)攝像頭違(wei)法偷拍的事兒(er)，可以說是過段(duan)時間(jian)就上(shang)個新聞。
導致現在不少人出門(men)住個酒(jiu)店都要(yao)先用網上學來(lai)的方法查個遍(bian)，才能(neng)安(an)心躺下。
然而像什(shen)么手機(ji)攝(she)像頭檢測法、某寶(bao)上的檢測儀(yi)等(deng)費(fei)時費(fei)力，主要效果還不一定好……
現在，來自新加坡國立大學(xue)的(de)研究員(yuan)們又開發出了一(yi)種(zhong)新方法(fa)，用(yong)一部手(shou)機加一個智能應用(yong)程序，就能實現近90%的(de)精準(zhun)檢測(ce)率。
真的嗎(ma)？來看。
一部手機+機器學習APP揪出針孔攝像頭
首先(xian)，手機不(bu)是普通的(de)手機，是帶(dai)有ToF （Time of light，飛行時(shi)間）傳感(gan)器的手機。
所謂ToF傳(chuan)感器，就是傳(chuan)感器發出經調制的(de)近(jin)紅外光，遇物(wu)體(ti)后反射，然后通過計算光線發(fa)射(she)(she)和反射(she)(she)時間差或相位差，獲得被拍攝景物的距離(li)，以產生(sheng)深度信(xin)息(xi)。
其測量范圍可達數米、精(jing)度(du)小于(yu)2cm，每秒更新頻率(lv)可達30~60 fps。
可在手機上(shang)用于人臉識別、金融支付、攝像時精準摳像/探測(ce)景深、AR建模與體感游戲等。
現在有部分手機已經配有ToF傳(chuan)感器(qi)，比(bi)如iPhone 13、iPhone 12 Pro、Samsung S20+/Ultra、華為P30 Pro、OPPO RX17 Pro等。
沒有(you)的(de)也(ye)別(bie)著急，未來會漸漸成為(wei)一種(zhong)趨勢(shi)。
進入正題。
我們都知道，相比普通(tong)物體(ti)的“散射”，光線打在鏡頭這類物體(ti)上會形成強烈的逆反射，就(jiu)像這樣：
一(yi)個(ge)更形象的比喻(yu)：
而ToF傳感器正好不僅能告訴你(ni)物(wu)體離攝像(xiang)頭(tou)有多遠，還能(neng)反映圖像中每個(ge)像素(su)有多(duo)亮。
那就(jiu)好(hao)辦(ban)了，就(jiu)比如下圖最右，通過適當(dang)距離的ToF傳感(gan)器反射，我(wo)們可(ke)以發現(xian)四個高亮(liang)點，而其(qi)中(zhong)一個就(jiu)是針孔攝(she)像頭藏身之處。
但是，問題也(ye)來了，四(si)個(ge)亮點長得差(cha)不多，憑什么(me)說(shuo)中間那(nei)個(ge)就是呢？
另外(wai)，如果傳感器和嫌疑(yi)物的(de)距(ju)離太近或太遠(yuan)，給出(chu)的(de)成(cheng)像會(hui)“糊”就會(hui)造成(cheng)誤報，那又(you)不(bu)知道(dao)嫌疑(yi)物到底在(zai)哪，怎(zen)么選擇一個理想位置(zhi)進行檢測呢？
以及目前的ToF傳感(gan)器(qi)空(kong)間分辨率都非(fei)常低，只(zhi)有240x320，這就(jiu)導致一個針孔攝像頭的圖(tu)像可能(neng)就(jiu)占(zhan)1-2個像素；位深（bit-depth）也低(di)，只能(neng)代(dai)表(biao)8種顏色，檢測難度直線(xian)上(shang)升，誤報率居高不下。
最后(hou)，嫌疑攝像(xiang)頭反(fan)射的光只能在20°的視場角（FoV）范(fan)圍內可見，操作不(bu)當也(ye)會導(dao)致漏報。
好家伙，問題這么多，怎么解(jie)決？
這就得(de)靠搭載了計(ji)算(suan)機視覺和機器(qi)學習(xi)的(de)應用(yong)程序(xu)來幫忙了。
首先，使用手(shou)機攝像頭對準(zhun)一些你(ni)(ni)嫌疑的對象(xiang)，然后APP通過計算引導(dao)你(ni)(ni)和嫌疑對象(xiang)保持合適的檢測距離(li)（一般是20厘米）。
計算依據假定針(zhen)孔攝(she)像(xiang)頭的直徑為1-2mm。
在掃描(miao)過程中，ToF傳感器的每(mei)一幀(zhen)都給我們提供了激光強度圖像(xiang)和(he)深度圖像(xiang)，程序將(jiang)兩者結合，提取候(hou)選區域(yu)，然后(hou)根據(ju)物(wu)理知識和(he)機器學習過濾掉形狀(zhuang)和(he)距(ju)離(li)基本不(bu)可(ke)能的選項。
接著將過(guo)篩的圖像(xiang)通(tong)(tong)過(guo)坐標轉換從(cong)2D轉為3D，再(zai)通(tong)(tong)過(guo)FoV過(guo)濾器進行視場(chang)角過(guo)濾。
最(zui)終給(gei)出是否(fou)有針(zhen)孔(kong)攝像頭(tou)的結論(lun)。
說了這么多，看看它的真本事吧(ba)。
88.9%的檢測率
研究人員一共(gong)提(ti)供了21件不(bu)含(han)和9件含(han)針孔攝像頭的物品進行測試。
每件物品用三種檢測方法(fa)：ToF手機(ji)/LAPD APP（也就是他(ta)們的方法）+一種叫做K18的(de)市面(mian)檢測儀(yi)+裸眼。
后兩者(zhe)(zhe)需人為進行可(ke)疑攝像頭的(de)標注，一共379名(ming)志愿者(zhe)(zhe)參與。
最終，他們(men)的(de)(de)(de)方(fang)法最高獲得了88.9%的(de)(de)(de)準確率(lv)，以(yi)及最低16.7%的(de)(de)(de)誤(wu)報(bao)率(lv)。
比K18檢測儀高(gao)了近30%。
并且(qie)，APP在實驗用(yong)的Samsung S20+可以(yi)連續運(yun)行(xing)2個半小時。
看到(dao)這兒，網友都(dou)坐不住了，紛紛喊話：什(shen)么時(shi)候上(shang)線應(ying)用(yong)程序，戳我啊！
好(hao)消息是，作者回應(ying)了：
代(dai)碼正在開源(yuan)。
那么，你覺(jue)得這個方法如(ru)何？到時發布(bu)了你會試試嗎？
