電腦視覺與光學感測
意法半導體亞太區影像事業部技術行銷經理林國志指出，電腦視覺是人工智慧的一個分支，能夠讓電腦和系統從數位影像、視訊和其它的視覺所輸入的資料中，提取出有意義的資訊，並根據這些資訊採取行動或提出分析建議。
在臉部辨識應用中，具有意義的資訊就是臉，系統會對臉進行影像採集，然後進行資訊處理，得出的結果就是驗證使用者身份，接著解鎖手機。在一般的情況下，電腦視覺都會產生資訊輸入和輸出，就以條碼掃描機來說，掃描條碼即是資訊輸入，透過鏡頭採集條碼的影像，並由系統讀取，最後加以辨識產品和價格。
一般來說，光學影像感測器分為兩種主要的架構。除了全域式快門之外，還有捲簾式快門，總共分為這兩種鏡頭架構。捲簾快門的設計目的，是為了捕捉靜態影像和視訊拍攝，因此需要非常高的解析度和色彩處理能力。目前大多數鏡頭都屬於捲簾快門，例如智慧型手機的主鏡頭、自拍鏡頭、建築中的監控鏡頭，甚至數位相機等，都是採用捲簾快門技術。因為這些應用情境都需要捕捉彩色影像，因此需要相當高的解析度。
唯一的問題在於，採用捲簾快門的電腦視覺技術，都是逐行拍攝影像。照片採用捲簾快門逐行拍攝的話，整個影像只有一幀。如果拍攝物件是車輛這樣的快速移動物體，影像可能會扭曲，無法顯示拍攝物件原本的樣子。如果影像扭曲就無法顯示物體的真實狀態，也就不能用於電腦視覺，無法判斷影像中的是不是另一輛車。因此，捲簾快門沒有被應用於電腦視覺技術中。然而，全域快門的原理完全不同，一次可以拍攝整幅影像，而且拍攝時間非常短。只要被拍攝的物件不是快速移動的物體，成像效果就會非常準確，因此完全可以用於電腦視覺。
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