基于事件的动作识别的时间二进制表示
计算机视觉与模式识别
2020-10-20 v1
摘要
本文提出一种事件聚合策略，将事件相机输出转换为可由传统计算机视觉算法处理的帧。所提方法首先生成中间二进制表示序列，随后通过简单的二进制到十进制转换无损地变换为紧凑格式。该策略使我们能将时间信息直接编码进像素值，再由深度学习模型进行解读。我们将这一称为时间二进制表示（Temporal Binary Representation）的策略应用于手势识别任务，在流行的 DVS128 Gesture Dataset 上取得了最先进（state of the art）的结果。为凸显所提方法相较现有方法的有效性，我们还采集了该数据集在更具挑战性条件下的扩展版本以开展实验。
引用
@article{arxiv.2010.08946,
title = {Temporal Binary Representation for Event-Based Action Recognition},
author = {Simone Undri Innocenti and Federico Becattini and Federico Pernici and Alberto Del Bimbo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.08946},
year = {2020}
}
备注
Accepted at ICPR2020