Den robusthet i det mänskliga visuella systemet som återfår rörelseuppskattningen i nästan alla visuella situationer är avundsvärd, utför enorma beräkningsuppgifter kontinuerligt, robust, effektivt och utan ansträngning. Det finns naturligtvis mycket vi kan lära oss av vårt eget visuella system. För närvarande finns det flera optiska flödesalgoritmer, även om ingen av dem arbetar effektivt med buller, belysningsförändringar, andra ordningens rörelse, ocklusioner och så vidare. Det viktigaste bidraget från detta arbete är ett effektivt genomförande av en biologiskt inspirerad rörelsealgoritm som lånar naturmallar som inspiration i designen av arkitekturer och använder sig av en specifik modell av människans visuella rörelseuppfattning: Multichannel Gradient Model (McGM). Denna nya anpassningsbara arkitektur av ett neuromorfiskt robust optiskt flöde kan konstrueras med FPGA- eller ASIC-enhet med hjälp av egenskaper hos kortikal rörelseväg, vilket utgör en användbar ram för att bygga framtida komplexa bioinspirerade system som körs i realtid med hög beräknings komplexitet. Detta arbete inkluderar resursanvändning och prestandadata, och jämförelse med verkliga system. Denna hårdvara har många användningsområden som objektigenkänning, navigering eller spårning i svåra miljöer på grund av dess bioinspirerade och robusta egenskaper.
I REF genomfördes en biologisk inspirerad arkitektur för rörelseuppskattning genom optiskt flöde.
Neuromorphic Configurable Architecture for Robust Motion Estimation
{'venue': 'Int. J. Reconfigurable Comput.', 'journal': 'Int. J. Reconfigurable Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}