Vi presenterar en enhetlig ram för att lösa flera datorseende problem med händelsekameror: rörelse, djup och optisk flödesuppskattning. Huvudidén med vårt ramverk är att hitta de punktbanor på bildplanet som bäst är i linje med händelsedata genom att maximera en objektiv funktion: kontrasten till en bild av förvrängda händelser. Vår metod hanterar implicit data samband mellan händelserna, och därför inte förlitar sig på ytterligare utseende information om scenen. Förutom att exakt återställa rörelseparametrarna i problemet, producerar vårt ramverk rörelsekorrigerade kantliknande bilder med hög dynamisk räckvidd som kan användas för ytterligare scenanalys. Den föreslagna metoden är inte bara enkel, utan ännu viktigare är det, såvitt vi vet, den första metod som framgångsrikt kan tillämpas på en sådan mångfald av viktiga visionsuppgifter med händelsekameror.
REF utnyttjar de bästa punktbanorna för händelsedata för optisk flödesberäkning.
A Unifying Contrast Maximization Framework for Event Cameras, with Applications to Motion, Depth, and Optical Flow Estimation
{'venue': 'IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Salt Lake City, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}