用于人类活动识别的动态视觉传感器
计算机视觉与模式识别
2019-01-09 v1
摘要
与以固定帧率捕获视频的传统相机不同,动态视觉传感器(DVS)仅记录像素强度值的变化。DVS 的输出仅是基于其像素值变化极性的离散 ON/OFF 事件流。DVS 具有许多吸引人的特性,如低功耗、高时间分辨率、高动态范围和更少的存储需求。这些都使 DVS 成为可穿戴平台中极具前景的相机,因为此类平台中功耗是主要关切。本文中,我们探索使用 DVS 进行人类活动识别(HAR)的可行性。我们提议将 DVS 视频的各种切片(如 、 和 )用作 HAR 的特征图,并将其记为运动图(Motion Maps)。我们表明,将运动图与运动边界直方图(MBH)融合在基准 DVS 数据集以及我们采集的真实 DVS 手势数据集上均给出良好性能。有趣的是,尽管 DVS 仅捕获稀疏运动信息,其性能却可与传统视频相媲美。
引用
@article{arxiv.1803.04667,
title = {Dynamic Vision Sensors for Human Activity Recognition},
author = {Stefanie Anna Baby and Bimal Vinod and Chaitanya Chinni and Kaushik Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04667},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 9 figures, accepted at the 4th Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR) 2017