图像和视频传感器在智能手机的黄金时代蓬勃发展,稳步发展等领域的快速自动对焦,光线暗的敏感性,和背景像素阵列。 现在图像传感器和视觉处理器的强大的组合是开辟新的可能性在汽车安全领域,生物识别技术和医学。
今天的CMOS图像传感器,可以智能地高度自适应像素的设计意义上——而不是仅仅捕捉影像数据,同时搭配智能视觉处理器。 生物识别应用,比如人脸识别。 欧姆龙推出了人类的视觉组件(HVC)模块早在2013年,拥有先进的自那时以来通过更好的组件以及改进其底层OKAO人脸识别算法。 现在的他们可以用来追踪不同的面部点解释表情和眼睛的运动,以及认识到人类情感,情绪,甚至意图( 图1 )。
图1 欧姆龙的HVC面部识别模块功能OKAO图像识别算法能够检测一系列的高速特性和表达准确。
该模块可以嵌入到几乎任何对I / O设备和UART和USB接口的面部数据。 图像的分辨率为640×480像素测量60×40毫米。
比如一个在应用程序 高级驾驶员辅助系统 (ADAS),一个内向ADAS相机可以通过检测防止疏忽驾驶或困倦疲劳的迹象或干扰司机的脸。 同时,执法人员可以从面部表情、照明模式和眨眼和目光估计预测意图。 对于业务,公司可以使用面部识别数据优化销售电话和商务谈判。
然而,最具革命性的使用情感和情绪通过面部识别传感的医疗从业者。 成像解决方案,结合计算摄影和深度学习算法可以帮助医生更好地处理愤怒管理使用面部识别,自闭症,和 抑郁症 。
智能手机和新一代的可穿戴的devices-badges,耳机,智能眼镜,智能手表,etc.-can现在意义上的情感,情绪,和压力水平使用表达式编程这样的快乐,悲伤,愤怒,惊讶,等等。可穿戴设备通常捕获、过程,和分析图像数据的帮助下视觉处理器,然后发送的结果像智能手机一个配套的设备。
图像传感器:更小、更聪明
面部识别应用的广度和深度是导致设计创新在两个图像传感器和视觉处理器领域。 例如,图像传感器达到减少像素大小的限制,他们也超越传统拜耳过滤模式。 因此,他们可以把清晰的像素,从而在光线暗的条件下有效地运作。 换句话说,图像传感器正变得更聪明。
图2 OmniVision OV2744 1.4微米的PureCel图像传感器使生物识别功能提供一个高质量的红外和1080 p高清RGB输出60 fps。
同时,传感器设计师像OmniVision推动单摄像机图像捕捉和面部识别的解决方案,而使用一个相机用于常规的RGB图像,另一个用于红外(IR)的信息。 OV2744图像传感器在公司的RGB-Ir技术能够捕获红外高清1080 p视频以每秒60帧。 它还包括高动态范围(HDR)和更少的颜色混叠。
计算机视觉共生
接下来,视力低功耗处理器允许开发人员发现、捕获和识别与功能,如眼窝轮廓和下巴和鼻子的形状,而不需要将图像数据发送到云。 新一代的形象和视觉处理器提供的芯片制造商高通和德州仪器现在使更快的图像捕获,自动对焦,和视频帧速率。
此外,视觉处理器越来越快使用单指令多数据(SIMD)架构计算摄影和视频加速引擎,以及深度学习和其他机器视觉算法。
同样值得注意的是图像传感器使用non-Bayer滤色器数组现在集成与定制的视觉处理器芯片堆叠。 图像传感器的市场领导者,索尼,刚叠相机子系统到平板电脑于2013年设计的。 现在OmniVision和半导体紧随其后的设计赢得死栈结合图像传感器和视觉处理器。
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