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Vivo révèle un capteur 3D avec plus de points qu’Apple Face ID

Le fabricant chinois Vivo s’est distingué sur le marché des smartphones en apportant de nouvelles technologies : il a récemment lancé NEX, un téléphone mobile sans encoche, presque sans bords, avec une caméra frontale rétractable et un lecteur numérique sur l’écran. Aujourd’hui, la société a dévoilé une technologie de capteur 3D qui promet d’être bien meilleure que la technologie Face ID, utilisée par Apple sur l’iPhone X.

Le capteur peut être installé à côté de la caméra frontale d’un smartphone et dispose de 300 000 points de reconnaissance faciale et d’objets, contre 30 000 pour l’iPhone X. De plus, alors que la technologie Face ID est spécifiquement conçue pour identifier votre visage, la technologie chinoise est plus flexible, promettant de cartographier des objets jusqu’à trois mètres de distance.

Et comment cela fonctionne-t-il ? En gros, le capteur envoie des milliers d’impulsions de lumière à un visage ou à un objet et calcule le temps qu’il leur faut pour revenir au capteur. Moins on y passe de temps, plus ce point est proche. Vous pouvez donc tout cartographier en trois dimensions.

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Le capteur peut être utilisé pour déverrouiller un dispositif de biométrie et améliorer la qualité des selfies ? en particulier avec des caractéristiques qui brouillent l’arrière-plan. Vivo explique à The Verge que cette technologie permet également de scanner le corps entier d’une personne à la recherche de vêtements virtuels. Et en raison du large éventail d’actions, il existe des applications en réalité augmentée.

Vivo n’a pas indiqué quand le capteur équipera un smartphone de la marque, mais précise qu’il ne s’agit pas d’un simple concept. Étant donné la vitesse à laquelle les Chinois mettent les nouvelles technologies dans les produits commerciaux, je ne serais pas surpris de voir cela bientôt dans les magasins.

A propos de l'auteur

Ronan

Le Breton de l'équipe ! Développeur back-end dans une startup française. Internet des objets, domotiques, mes sujets de prédilection sont vastes. #teamLinux sur PerlmOl

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