Fast Foveating Cameras for Dense Adaptive Resolution
Fast Foveating Cameras for Dense Adaptive Resolution
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快速注视点相机，实现密集自适应分辨率
DOI：
10.1109/tpami.2021.3071588
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发表时间：
2021
影响因子：
23.6
通讯作者：
Koppal, Sanjeev Jagannatha
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tilmon, Brevin;Jain, Eakta;Ferrari, Silvia;Koppal, Sanjeev Jagannatha
传统的摄像机视场和分辨率决定了计算机视觉算法的性能。这些权衡决定了计算机视觉算法的范围和性能。我们提出了一种新型的凹凸摄像机，其视点由可编程的微电子机械(MEMS)镜动态调制，从而获得了一台自然高角分辨率的宽视场摄像机，能够同时密集地成像场景中的多个感兴趣区域。我们介绍了校准、新颖的MEMS控制算法、实时原型，并与传统智能手机进行了远程眼球跟踪性能的比较。传统智能手机需要高角分辨率和宽视场，但传统智能手机无法提供。
Traditional cameras field of view (FOV) and resolution predetermine computer vision algorithm performance. These trade-offs decide the range and performance in computer vision algorithms. We present a novel foveating camera whose viewpoint is dynamically modulated by a programmable micro-electromechanical (MEMS) mirror, resulting in a natively high-angular resolution wide-FOV camera capable of densely and simultaneously imaging multiple regions of interest in a scene. We present calibrations, novel MEMS control algorithms, a real-time prototype, and comparisons in remote eye-tracking performance against a traditional smartphone, where high-angular resolution and wide-FOV are necessary, but traditionally unavailable.
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DOI：
10.1109/icra.2018.8460800
发表时间：
2018-05
期刊：
2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
影响因子：
--
作者：
David Geisler;D. Fox;Enkelejda Kasneci
通讯作者：
David Geisler;D. Fox;Enkelejda Kasneci
用于学习多移动目标的狄利克雷过程高斯过程 (DPGP) 混合模型的自动云台摄像机控制
影响因子：
6.8
作者：
Hongchuan Wei;Pingping Zhu;Miao Liu;J. How;S. Ferrari
通讯作者：
S. Ferrari
DOI：
10.1145/3072959.3073686
发表时间：
2017-07
期刊：
ACM Transactions on Graphics (TOG)
影响因子：
--
作者：
Supreeth Achar;Joseph R. Bartels;W. Whittaker;Kiriakos N. Kutulakos;S. Narasimhan
通讯作者：
Supreeth Achar;Joseph R. Bartels;W. Whittaker;Kiriakos N. Kutulakos;S. Narasimhan
基于 MEMS 的 Foveating LIDAR 可实现实时自适应深度传感
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
arXiv.org
影响因子：
--
作者：
F. Pittaluga;Z. Tasneem;J. Folden;Brevin Tilmon;Ayan Chakrabarti;S. Koppal
通讯作者：
S. Koppal
DOI：
10.1007/978-3-030-01219-9_2
发表时间：
2018
期刊：
European Conference on Computer Vision
影响因子：
--
作者：
Wang, Jian;Bartels, Joseph;Whittaker, William;Sankaranarayanan, Aswin C.;Narasimhan, Srinivasa G.
通讯作者：
Narasimhan, Srinivasa G.