基于光流引导的事件相机六自由度物体姿态跟踪

物体姿态跟踪是多媒体领域的关键技术之一，近年来受到越来越多的关注。现有采用传统相机的方法面临诸多挑战，如运动模糊、传感器噪声、部分遮挡和光照条件变化。新兴的仿生传感器，特别是事件相机，具有高动态范围和低延迟等优势，有望解决上述挑战。在本工作中，我们提出了一种基于光流引导的事件相机六自由度物体姿态跟踪方法。首先采用二维-三维混合特征提取策略，从事件和物体模型中检测角点和边缘，以精确刻画物体运动。然后，我们通过在时空窗口内最大化事件关联概率来搜索角点的光流，并在光流引导下建立角点与边缘之间的关联。进一步地，通过最小化角点与边缘之间的距离，迭代优化六自由度物体姿态，以实现连续的姿态跟踪。模拟事件和真实事件的实验结果表明，我们的方法在准确性和鲁棒性方面均优于基于事件的最先进方法。