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Event-Based Visual Flow

机译:基于事件的视觉流

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摘要

This paper introduces a new methodology to compute dense visual flow using the precise timings of spikes from an asynchronous event-based retina. Biological retinas, and their artificial counterparts, are totally asynchronous and data-driven and rely on a paradigm of light acquisition radically different from most of the currently used frame-grabber technologies. This paper introduces a framework to estimate visual flow from the local properties of events' spatiotemporal space. We will show that precise visual flow orientation and amplitude can be estimated using a local differential approach on the surface defined by coactive events. Experimental results are presented; they show the method adequacy with high data sparseness and temporal resolution of event-based acquisition that allows the computation of motion flow with microsecond accuracy and at very low computational cost.
机译:本文介绍了一种新的方法,该方法使用来自基于事件的异步视网膜的尖峰的精确定时来计算密集的视觉流。生物视网膜及其人工对应的视网膜完全是异步的,并且是数据驱动的,并且依赖于与大多数当前使用的帧捕获器技术完全不同的光采集范例。本文介绍了一个从事件的时空空间的局部属性估计视觉流的框架。我们将显示,可以使用由活动事件定义的表面上的局部差分方法来估计精确的视觉流方向和幅度。给出实验结果;他们展示了基于事件的采集具有高数据稀疏性和时间分辨率的方法的充分性,该方法可以以微秒的精度并且以非常低的计算成本来计算运动流。

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