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。