論文の概要: Asynchronous Tracking-by-Detection on Adaptive Time Surfaces for Event-based Object Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05583v1
• Date: Thu, 13 Feb 2020 15:58:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 13:31:53.328191
• Title: Asynchronous Tracking-by-Detection on Adaptive Time Surfaces for Event-based Object Tracking
• Title（参考訳）: イベントベース物体追跡のための適応時間面の非同期追従検出
• Authors: Haosheng Chen, Qiangqiang Wu, Yanjie Liang, Xinbo Gao, Hanzi Wang
• Abstract要約: 本稿では,イベントベースのトラッキング・バイ・ディテクト(ETD)手法を提案する。 この目的を達成するために,線形時間決定(ATSLTD)イベント・ツー・フレーム変換アルゴリズムを用いた適応時間曲面を提案する。 提案手法と,従来のカメラやイベントカメラをベースとした7種類のオブジェクト追跡手法と,ETDの2種類のバリエーションを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.0297771292994
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras, which are asynchronous bio-inspired vision sensors, have shown great potential in a variety of situations, such as fast motion and low illumination scenes. However, most of the event-based object tracking methods are designed for scenarios with untextured objects and uncluttered backgrounds. There are few event-based object tracking methods that support bounding box-based object tracking. The main idea behind this work is to propose an asynchronous Event-based Tracking-by-Detection (ETD) method for generic bounding box-based object tracking. To achieve this goal, we present an Adaptive Time-Surface with Linear Time Decay (ATSLTD) event-to-frame conversion algorithm, which asynchronously and effectively warps the spatio-temporal information of asynchronous retinal events to a sequence of ATSLTD frames with clear object contours. We feed the sequence of ATSLTD frames to the proposed ETD method to perform accurate and efficient object tracking, which leverages the high temporal resolution property of event cameras. We compare the proposed ETD method with seven popular object tracking methods, that are based on conventional cameras or event cameras, and two variants of ETD. The experimental results show the superiority of the proposed ETD method in handling various challenging environments.
• Abstract（参考訳）: 非同期バイオインスパイアされた視覚センサであるイベントカメラは、高速モーションや低照度シーンなど、さまざまな状況において大きな可能性を示している。 しかし、イベントベースのオブジェクト追跡手法のほとんどは、コンテキストのないオブジェクトと乱雑な背景を持つシナリオ用に設計されている。 バウンディングボックスベースのオブジェクトトラッキングをサポートするイベントベースのオブジェクトトラッキングメソッドは少ない。 この作業の主なアイデアは、汎用的なバウンディングボックスベースのオブジェクトトラッキングのための非同期イベントベースのトラッキング・バイ・ディテククション(ETD)メソッドを提案することである。 この目的を達成するために、非同期網膜イベントの時空間情報を非同期かつ効果的に予測するATSLTD(Adaptive Time-Surface with Linear Time Decay)イベント・ツー・フレーム変換アルゴリズムを提案する。 本研究では,atsltdフレームのシーケンスをetd法に供給し,イベントカメラの高時間分解能特性を活かし,高精度かつ効率的な物体追跡を行う。 提案手法と,従来のカメラやイベントカメラをベースとした7種類のオブジェクト追跡手法と,ETDの2種類のバリエーションを比較した。 実験結果から,様々な難易度環境に対するETD法の有効性が示された。

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