导　　师： 徐渊

授予学位： 硕士

作　　者： (）;

机构地区： 深圳大学

摘　　要： 自配备Face ID面容解锁的iPhone X发布以来,掀起了国内外手机厂商对3D人脸识别技术的研究热潮。手机前置3D人脸识别是基于人脸的3D模型,识别算法抗干扰性强,生物活性检测准确、安全性高。目前,用于手机前置3D人脸识别摄像头的3D测距技术主要有:双目立体视觉(Binocular)、结构光(Structure Light)和飞行时间测量(Time of flight,TOF)。TOF相较于其他两种技术,在抗干扰性、识别距离、算法实现和系统功耗方面更有优势。因而TOF传感器更适用于手机前置3D人脸识别摄像头。适用于手机前置3D人脸识别摄像头的ITOF传感器需要具备以下关键技术指标:传感器能够在25cm至100cm范围实现3D测距且测距精度达到毫米级,相对误差小于0.5%;像素分辨率达到320X240(QVGA),且芯片面积控制在6mm X 4mm;具有待机模式和快速唤醒的低功耗机制;能够抑制150klx光照度背景光,在室外环境中依然可以保证3D人脸识别的准确率。本文研究了一种基于SMIC 0.13μm CIS工艺,适合用于手机前置3D人脸识别摄像头的ITOF(Indirect TOF,相位式飞行时间测量)传感器。研究了双FD(Floating Diffusion,浮动扩散区)5T-APS的ITOF传感器像素结构及读出电路,先进的降噪工艺和精简的读出电路架构,大幅降低了固定模式噪声、读出噪声和放大器噪声;提高了深度图的信噪比和传感器的测距精度。并以像素结构为核心,研究了ITOF传感器阵列结构及外围电路的设计。设计了共享CDS(Correlated Double Sampling)读出机制,提高了像素填充因子,缩小了芯片面积。传感器阵列中加入的待机模式和快速唤醒低功耗机制,降低了功耗。对本文研究的像素结构,传感器阵列的测距精度,芯片面积和功耗进行了仿真与分析。仿真与分析结果表明:本文研究的像素结构和传感器阵列,满足适用于手机前置3D人脸识别摄像头的ITOF传感器具备的各项关键技术指标。

关 键 词： 人脸识别 传感器 共享 读出机制 低功耗设计

领　　域： []