カリフォルニア大学アーバイン校の眼科研究者とプログラマーが共同撮影し、
開発の作者はカメラで実験しました、可視光と近赤外光の両方に敏感です。得られた画像は、畳み込みニューラルネットワークを使用して研究者によって処理されました。彼らはこのシステムを使用して、可視波長と赤外波長の両方にまたがるマルチスペクトル照明で照らされたシアン、マゼンタ、黄色、および黒のインクを使用して印刷された顔の140枚の画像を分析しました。
科学者は、20をテストするときにそれを発見しました目に見えない近赤外光だけで照らされた印刷された顔、彼らのシステムは、それらの顔が可視光でどのように見えるかをうまく予測して再構築することができました。
出典：Plos One、A.W。ブラウン等。
研究者が指摘するように、夜のシステムIRライトに基づくビジョンは通常、シーンを緑色でのみレンダリングし、通常の照明で見られる色相を失います。革新的なデバイスは、可視光を増幅するために超高感度カメラを使用しようとしますが、これらでさえ、増幅する光がない完全な暗闇では効果がありません。訓練されたニューラルネットワークを使用すると、この問題が解決します。
出典：Plos One、A.W。ブラウン等。
科学者は可能な範囲の広い範囲を指摘しますそれらの開発を使用できる産業。研究の著者によると、イメージング技術は、化学産業、可視光に敏感な試薬を扱う場合、医学や科学研究において、軍事機器やデバイスに役立つでしょう。
たとえば、研究者たちは現在次のことに取り組んでいます。低エネルギー光（つまり、スペクトルの赤色および赤外線部分の光）を使用して目の手術を行うときにテクノロジーを使用します。
「通常の可視光で網膜を照らすと長期間（手術に必要となることが多い）光が当たると、網膜が損傷する可能性があると、この研究の著者の1人であるピエールバルディは説明します。 「したがって、網膜に損傷を与えないように低エネルギーの光を使用したいのですが、それでも外科医は通常の光のようにすべてを見ることができます。」
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