On event-based optical flow detection.
On event-based optical flow detection.
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DOI：
10.3389/fnins.2015.00137
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发表时间：
2015
影响因子：
4.3
通讯作者：
Neumann H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Brosch T;Tschechne S;Neumann H
基于事件的感测，即，亮度变化的异步检测承诺低能量、高动态范围和稀疏感测。这与通过标准相机的整个图像逐帧采集形成对比。在这里，我们系统地调查的视觉运动，或流，估计的背景下，基于事件的感知的影响。从一个共同的理论基础出发，我们讨论了不同的主要光流检测方法，从基于梯度的方法，平面拟合滤波器为基础的方法，并确定每一类的优点和缺点。局部运动集成的基于递归的方法遭受地址事件表示（AER）的稀疏编码。另一方面，利用事件云的局部平面结构的方法被证明是非常合适的。在这个类中，基于滤波器的方法被示出为定义适当的检测方案，该检测方案还可以处理在单个位置处表示多个运动的问题（运动透明度）。提出了一种新的生物启发的高效运动检测器，分析和实验验证。此外，还加入了环绕归一化阶段。这与滤波一起定义了用于运动特征检测的规范电路。理论分析表明，这样的集成电路减少运动模糊性，除了去相关的运动相关的激活的表示。
Event-based sensing, i.e., the asynchronous detection of luminance changes, promises low-energy, high dynamic range, and sparse sensing. This stands in contrast to whole image frame-wise acquisition by standard cameras. Here, we systematically investigate the implications of event-based sensing in the context of visual motion, or flow, estimation. Starting from a common theoretical foundation, we discuss different principal approaches for optical flow detection ranging from gradient-based methods over plane-fitting to filter based methods and identify strengths and weaknesses of each class. Gradient-based methods for local motion integration are shown to suffer from the sparse encoding in address-event representations (AER). Approaches exploiting the local plane like structure of the event cloud, on the other hand, are shown to be well suited. Within this class, filter based approaches are shown to define a proper detection scheme which can also deal with the problem of representing multiple motions at a single location (motion transparency). A novel biologically inspired efficient motion detector is proposed, analyzed and experimentally validated. Furthermore, a stage of surround normalization is incorporated. Together with the filtering this defines a canonical circuit for motion feature detection. The theoretical analysis shows that such an integrated circuit reduces motion ambiguity in addition to decorrelating the representation of motion related activations.
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