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针孔摄像头屡禁不止用你手机自带的ToF传感器对付它，成功率90
不法分子用 针孔摄像头 违法偷拍的事儿，可以说是过段时间就上个新闻。
导致现在不少人出门住个酒店都要先用网上学来的方法查个遍，才能安心躺下。
然而像什么手机摄像头检测法、某宝上的检测仪等费时费力，主要 效果还不一定好 ……
现在，来自新加坡国立大学的研究员们又开发出了一种新方法， 用一部手机加一个智能应用程序 ，就能实现 近90% 的精准检测率。
真的吗？来看。
一部手机+机器学习APP揪出针孔摄像头
首先，手机不是普通的手机，是带有 ToF （Time of light，飞行时间） 传感器 的手机。
所谓ToF传感器，就是传感器发出经调制的近红外光，遇物体后反射，然后通过计算光线 发射和反射时间差 或相位差，获得 被拍摄景物的距离 ，以产生 深度 信息。
其测量范围可达数米、精度小于2cm，每秒更新频率可达30~60 fps。
可在手机上用于人脸识别、金融支付、摄像时精准抠像/探测景深、AR建模与体感游戏等。
现在有部分手机已经配有ToF传感器，比如 iPhone 13、iPhone 12 Pro、Samsung S20+/Ultra、华为P30 Pro、OPPO RX17 Pro 等。
没有的也别着急，未来会渐渐成为一种趋势。
进入正题。
我们都知道，相比普通物体的“散射”，光线打在镜头这类物体上会形成强烈的逆反射，就像这样：
一个更形象的比喻：
而ToF传感器正好不仅能告诉你物体离摄像头 有多远 ，还能反映图像中每个像素 有多亮 。
那就好办了，就比如下图最右，通过适当距离的ToF传感器反射，我们可以发现四个高亮点，而其中一个就是针孔摄像头藏身之处。
但是，问题也来了，四个亮点长得差不多，凭什么说中间那个就是呢？
另外，如果传感器和嫌疑物的距离太近或太远，给出的成像会“糊”就会造成误报，那又不知道嫌疑物到底在哪，怎么选择一个理想位置进行检测呢？
以及目前的ToF传感器 空间分辨率都非常低 ，只有240x320，这就导致一个针孔摄像头的图像可能就占1-2个像素； 位深 （bit- depth）也低，只能代表8种颜色，检测难度直线上升，误报率居高不下。
最后，嫌疑摄像头反射的光只能在 20° 的视场角（FoV）范围内可见，操作不当也会导致漏报。
好家伙，问题这么多，怎么解决？
这就得靠 搭载了计算机视觉和机器学习的应用程序 来帮忙了。
首先，使用手机摄像头对准一些你嫌疑的对象，然后APP通过计算引导你和嫌疑对象保持合适的检测距离（一般是20厘米）。
计算依据假定针孔摄像头的直径为1-2mm。
在扫描过程中，ToF传感器的每一帧都给我们提供了激光强度图像和深度图像，程序将两者结合，提取候选区域，然后根据物理知识和机器学习过滤掉形状和距离基本不可能的选项。
接着将过筛的图像通过坐标转换从2D转为3D，再通过FoV过滤器进行视场角过滤。
最终给出是否有针孔摄像头的结论。
说了这么多，看看它的真本事吧。
88.9%的检测率
研究人员一共提供了 21件不含和9件含针孔摄像头 的物品进行测试。
每件物品用三种检测方法：ToF手机/LAPD APP（也就是他们的方法）+一种叫做K18的市面检测仪+裸眼。
后两者需人为进行可疑摄像头的标注，一共379名志愿者参与。
最终，他们的方法最高获得了88.9%的准确率，以及最低16.7%的误报率。
比K18检测仪 高了近30% 。
并且，APP在实验用的Samsung S20+可以连续运行2个半小时。
看到这儿，网友都坐不住了，纷纷喊话： 什么时候上线应用程序，戳我啊 ！
好消息是，作者回应了：
代码正在开源。
那么，你觉得这个方法如何？到时发布了你会试试吗？
论文原文：
参考链接：
[1]/watch?v=t4Txdhlji4k[2]
— 完 —
量子位 QbitAI · 头条号签约
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