Abstract-We introducerar en ny händelse-baserad visuell deskriptor, benämnd som distribution medveten näthinnetransform (DART), för mönsterigenkänning med hjälp av kisel näthinnekameror. DART-deskriptorn fångar upp informationen om händelsernas spatiotemporella fördelning och bildar en rik strukturell representation. Händelsesammanhanget, som kodats av DART, förenklar följaktligen avsevärt funktionskorrespondensproblemet, vilket är mycket relevant för många händelsebaserade visionsproblem. Den föreslagna deskriptorn är robust för att skala och rotera variationer utan behov av spektralanalys. För att visa DART-deskriptorernas effektivitet används de som lokala inslag i klassificeringsramarna på bag-of-features. Det föreslagna ramverket testas på N-MNIST, MNIST-DVS, CIFAR10-DVS, NCaltech-101 datauppsättningar, samt en ny objektdatauppsättning, N-SOD (Neuromorphic-Single Object Dataset), som samlas in för att testa oöverskådlig synvinklar. Vi rapporterar en konkurrenskraftig klassificeringsnoggrannhet på 97,95 % på N-MNIST och den bästa klassificeringsnoggrannheten jämfört med befintliga arbeten på MNIST-DVS (99 %), CIFAR10-DVS (65,9 %) och NCaltech-101 (70,3 %). Med hjälp av den interna N-SOD, visar vi realtid klassificering prestanda på en Intel Compute Stick direkt gränssnitt till en händelse kamera som flyger ombord på en quadcopter. Dessutom, att dra nytta av hög-temporal upplösning av händelsekameror, är klassificeringssystemet utvidgas för att ta itu med objekt spårning. Slutligen visar vi effektiv funktionsmatchning för händelsebaserade kameror med hjälp av kd-trees.
Nyligen Ramesh et al. införde en generisk visuell deskriptor som kallas DART som kodar det strukturella sammanhanget med hjälp av logpolära rutnät för händelser REF.
DART: Distribution Aware Retinal Transform for Event-based Cameras
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Geology']}