7月16日青亭网报道，近期在美国威斯康星大学麦迪逊电气和计算机工程教授Yu Zongfu透露到，其正在研发一种基于将相机、传感器和深度神经网络于一身的玻璃，这块玻璃未来或将直接支持人脸等生物识别功能，而无需任何图像或传感器数据。

左到右：Zongfu Yu，Ang Chen和Efram Khoram

近期，Yu教授和其同时已经将这项研究成果发布到Photonics Research杂志上。从中我们发现，这套方案和传统的基于机器学习的人脸识别方案都不同。

我们知道，如今的人脸识别系统通常背后暗藏着一套人工智能系统，无论是iPhone X这种三维人脸识别还是其它基于RGB的2D人脸识别均是如此，以iPhone X结构光方案为例，人脸解锁的整个过程会占用大量的计算资源，降低电池寿命等。

该方案基于一小块特制玻璃，与其他玻璃不同的是，穿过这块玻璃的光会以特定图案继进行反射弯曲，这取决于图像本身。如果玻璃感应到和预期推昂相同，那么将会识别它所识别出的内容。

原理图

原理方面，其研究人员是通过在玻璃内放置不同尺寸和形状的气泡和石墨烯光吸收材料。

可以看出，这种基于最原始的光的传播特性的图像识别方案只能识别特定图像内容。和传统手机人脸识别解锁相比，它的好处是无需摄像头和其它计算资源，并且能够物理长时间存续。劣势则是不具备灵活性。

该项目的另一研究员表示：该技术真正的优势是可以瞬间处理复杂的分类需求，并且没有任何资源消耗，未来这些技术还可以应用到人工智能领域，例如帮助无人驾驶汽车识别交通信号灯等。

参考：WISC