港大工程團隊開發創新「可微分成像」技術　 提升複雜環境成像穩定性

香港大學工程學院電機電子工程學系林彥民教授、陳妮博士及研究團隊成功研發名為「不確定性感知傅里葉疊層成像技術」(Uncertainty-Aware Fourier Ptychography, UA-FP) 的全新成像技術，顯著提升成像系統在真實複雜環境中的穩定性。這項技術能讓高端成像系統在實際應用中運作得更穩定可靠。相關研究成果已刊登於國際權威期刊《Light: Science & Applications》。

傅里葉疊層成像技術作為關鍵的計算成像方法，能同時實現寬廣視野和高解析度，廣泛應用於顯微鏡、X光影像甚至衛星遙感技術。然而，這項技術對系統誤差極為敏感，細微的錯誤（包括零件位置偏差、光學像差或數據資料品質欠佳）都會影響成像效果。這也是當前計算成像領域普遍面臨的挑戰。

林教授、陳博士及研究團隊提出的UA-FP 框架創新地將「不確定性」（即各類潛在誤差），納入計算模型，讓系統能自動偵測並修正這些誤差，從而大幅改善成像性能。即使在存在干擾或條件欠佳的情況下，仍能獲得清晰穩定的成像效果。此項成果不僅是傅里葉疊層成像技術的重要突破，更為計算成像領域帶來變革性影響。

UA-FP 技術的成功建基於團隊自 2021 年起開發的「可微分成像」技術。該技術整合自動微分技術（深度學習的基石）與光學設計、資料處理及演算法，形成完整流程。這個框架促使光學、材料科學與計算科學的深度融合，為未來技術突破奠定基礎。

團隊負責人林彥民教授表示：「我們將不確定性納入可微分模型，使傅里葉疊層成像技術更為實用和穩健，也為其他計算成像技術的發展提供藍本。」

研究第一作者陳妮博士補充：「這是迄今最全面的可微分成像應用。通過可微分编程，我們建立了一個統一光學與計算的框架，為科學與工程領域開拓新機遇。」

嶺南大學協理副校長（策略型研究）鄺得互教授率領團隊研發的「AI人臉驗證雙重把關系統」，日前在第51屆日內瓦國際發明展榮獲銀獎。鄺教授星期二(3月17日)在傳媒午宴上透露，該系統自上學期起已於校內學務系統試用，協助大學在入學申請、面試及註冊三個階段，嚴格驗證報讀學生的身分，防範假學歷及代考等舞弊行為 。

嶺大協理副校長（策略型研究）鄺得互教授（右）率領團隊研發的「AI人臉驗證雙重把關系統」在第51屆日內瓦國際發明展榮獲銀獎。嶺大提供圖片

鄺得互指出，以往大學在核對學生身分時面臨不少挑戰。例如，有申請人可能提交真實的證件及文憑，並親身出席面試，但最終到校註冊的卻是另一人；又或者提交真實證件及親身註冊，卻由「槍手」代為面試 。當學生人數不斷增加，單靠人手核對及翻查資料的難度極高 。

鄺得互教授。巴士的報記者攝

為解決此痛點，團隊研發的系統將申請、面試及註冊三個階段的資料整合互通。系統採用AI深度學習（Deep Learning）技術，深入分析人臉特徵進行比對 。鄺教授分享了一個有趣的測試案例：早前有一對雙胞胎姊妹報讀，兩人外貌極度相似，當她們展露笑容時，系統一度難以辨識；但當要求她們保持中性表情（Neutral Expression）拍攝證件相時，系統便能準確分辨兩人，這顯示笑與不笑會影響AI提取的面部特徵 。

嶺大於第51 屆日內瓦發明展再創佳績，勇奪合共14個獎項，獲獎數量為歷年最多，按年增逾一倍。

鄺得互表示，系統目前準確度非常高，在處理眾多申請時，確實發現部分申請人的造假技術「好先進」 。他強調，系統能在三個階段進行一致性（consistency）比對，若申請人能通過這三關，校方在處理及確認其身分時便會容易得多，大大提升了收生程序的安全與效率 。