据麦姆斯咨询报道，韩国科学技术研究院（KAIST）的一支科研团队通过将近红外（NIR）光场相机成像技术与人工智能（AI）技术相结合，开发出一种面部表情识别技术。
用于识别面部表情的近红外光场相机示意图，该相机具有高对比度和光照不变的3D人脸成像功能（来源：KAIST）
与传统相机不同，光场相机在图像传感器前增加了微透镜阵列，这使得相机尺寸足够小以适用于智能手机，同时允许其通过单次拍摄获取光线的空间和方向信息。
该技术可以采用多种方式重建图像，包括多视图采集、重聚焦采集和3D图像采集。然而，环境中外部光源造成的阴影与微透镜之间的光学串扰导致已有光场相机无法提供高图像对比度和精确的3D重建图像。
KAIST生物与脑工程系的Ki-Hun Jeong和Doheon Lee的联合研究团队在近红外范围内使用VCSEL（垂直腔面发射激光器）以稳定之前依赖于环境光的3D图像重建精度。当外部VCSEL光源以0°、30°和60°的角度照射在人脸时，新开发的光场相机可减少54%的3D图像重建误差。
基于VCSEL的近红外光场相机组成结构，微透镜阵列及相机模组制造步骤（来源：KAIST）
此外，通过在微透镜阵列之间插入可见光和近红外波长的光吸收层，该团队最大限度地减少了光学串扰，同时将图像对比度提高了2.1倍。
基于近红外光场相机获得的3D深度图和2D图像的多层感知器分类的面部表情识别（来源：KAIST）
研究人员克服了已有光场相机的局限性，开发出了基于近红外的光场相机（NIR-LFC），该相机能够对面部表情的3D图像重建进行优化。通过使用近红外光场相机，无论周围环境的光照条件如何，该团队都获得了不同情绪面部表情的高质量3D重建图像。
Jeong认为，移动医疗保健、即时诊断、社会认知和人机交互都是该光场相机的众多潜在应用。
这项研究获得韩国科学和信息通信技术部，以及韩国贸易、工业和能源部的资助。
延伸阅读：
《传感应用的VCSEL技术及市场-2021版》
《VCSEL期刊文献检索与分析-2022版》
《汽车激光雷达（LiDAR）专利全景分析-2022版》
《激光雷达产业及核心元器件-2020版》
《新兴图像传感器技术、应用及市场-2021版》
《自动驾驶汽车、机器人出租车及其传感器-2021版》
《飞行时间（ToF）传感器技术及应用-2020版》
