事件相机的视网膜启发式目标运动分割
计算机视觉与模式识别
2024-12-09 v2 神经与进化计算
图像与视频处理
摘要
事件相机作为一种革命性技术，凭借远超标准有源像素相机的高时间分辨率而兴起。这项技术从光感受器和初始视网膜突触中汲取生物学灵感。本研究展示了额外视网膜功能在提取视觉特征方面的潜力。我们提供了一种基于目标运动敏感性（OMS）的领域无关且高效的自运动补偿算法，OMS 是哺乳动物视网膜计算的多种特征之一。我们基于实验神经科学开发了一种方法，将 OMS 的生物回路转化为低开销算法，以抑制相机运动，无需深度网络和学习。我们的系统处理动态场景中的事件数据，使用真实和合成数据集进行像素级目标运动分割。本文提出了一种生物启发式的计算机视觉方法，与先前方法相比将参数数量减少了 10³ 到 10⁶ 个数量级。我们的工作为鲁棒、高速、低带宽的片上传感器计算决策铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2408.09454,
title = {Retina-Inspired Object Motion Segmentation for Event-Cameras},
author = {Victoria Clerico and Shay Snyder and Arya Lohia and Md Abdullah-Al Kaiser and Gregory Schwartz and Akhilesh Jaiswal and Maryam Parsa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.09454},
year = {2024}
}