據麥姆斯咨詢報道，韓國科學技術研究院（KAIST）的一支科研團隊通過將近紅外（NIR）光場相機成像技術與人工智能（AI）技術相結合，開發出一種面部表情識別技術。
用于識別面部表情的近紅外光場相機示意圖，該相機具有高對比度和光照不變的3D人臉成像功能（來源：KAIST）
與傳統相機不同，光場相機在圖像傳感器前增加了微透鏡陣列，這使得相機尺寸足夠小以適用于智能手機，同時允許其通過單次拍攝獲取光線的空間和方向信息。
該技術可以采用多種方式重建圖像，包括多視圖采集、重聚焦采集和3D圖像采集。然而，環境中外部光源造成的陰影與微透鏡之間的光學串擾導致已有光場相機無法提供高圖像對比度和精確的3D重建圖像。
KAIST生物與腦工程系的Ki-Hun Jeong和Doheon Lee的聯合研究團隊在近紅外范圍內使用VCSEL（垂直腔面發射激光器）以穩定之前依賴于環境光的3D圖像重建精度。當外部VCSEL光源以0°、30°和60°的角度照射在人臉時，新開發的光場相機可減少54%的3D圖像重建誤差。
基于VCSEL的近紅外光場相機組成結構，微透鏡陣列及相機模組制造步驟（來源：KAIST）
此外，通過在微透鏡陣列之間插入可見光和近紅外波長的光吸收層，該團隊最大限度地減少了光學串擾，同時將圖像對比度提高了2.1倍。
基于近紅外光場相機獲得的3D深度圖和2D圖像的多層感知器分類的面部表情識別（來源：KAIST）
研究人員克服了已有光場相機的局限性，開發出了基于近紅外的光場相機（NIR-LFC），該相機能夠對面部表情的3D圖像重建進行優化。通過使用近紅外光場相機，無論周圍環境的光照條件如何，該團隊都獲得了不同情緒面部表情的高質量3D重建圖像。
Jeong認為，移動醫療保健、即時診斷、社會認知和人機交互都是該光場相機的眾多潛在應用。
這項研究獲得韓國科學和信息通信技術部，以及韓國貿易、工業和能源部的資助。
延伸閱讀：
《傳感應用的VCSEL技術及市場-2021版》
《VCSEL期刊文獻檢索與分析-2022版》
《汽車激光雷達（LiDAR）專利全景分析-2022版》
《激光雷達產業及核心元器件-2020版》
《新興圖像傳感器技術、應用及市場-2021版》
《自動駕駛汽車、機器人出租車及其傳感器-2021版》
《飛行時間（ToF）傳感器技術及應用-2020版》
