論文の概要: Event-based Motion Segmentation with Spatio-Temporal Graph Cuts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08730v2
• Date: Sat, 27 Mar 2021 00:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 02:58:09.133985
• Title: Event-based Motion Segmentation with Spatio-Temporal Graph Cuts
• Title（参考訳）: 時空間グラフによるイベントベース動作分割
• Authors: Yi Zhou, Guillermo Gallego, Xiuyuan Lu, Siqi Liu, and Shaojie Shen
• Abstract要約: イベントベースカメラで取得したオブジェクトを独立に識別する手法を開発した。 この方法は、予想される移動物体の数を事前に決定することなく、技術状態よりも同等以上の性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.17064599766138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Identifying independently moving objects is an essential task for dynamic scene understanding. However, traditional cameras used in dynamic scenes may suffer from motion blur or exposure artifacts due to their sampling principle. By contrast, event-based cameras are novel bio-inspired sensors that offer advantages to overcome such limitations. They report pixel-wise intensity changes asynchronously, which enables them to acquire visual information at exactly the same rate as the scene dynamics. We have developed a method to identify independently moving objects acquired with an event-based camera, i.e., to solve the event-based motion segmentation problem. This paper describes how to formulate the problem as a weakly-constrained multi-model fitting one via energy minimization, and how to jointly solve its two subproblems -- event-cluster assignment (labeling) and motion model fitting -- in an iterative manner, by exploiting the spatio-temporal structure of input events in the form of a space-time graph. Experiments on available datasets demonstrate the versatility of the method in scenes with different motion patterns and number of moving objects. The evaluation shows that the method performs on par or better than the state of the art without having to predetermine the number of expected moving objects.
• Abstract（参考訳）: 独立して動く物体を識別することは動的なシーン理解に不可欠である。 しかし、ダイナミックシーンで使用される伝統的なカメラは、そのサンプリング原理により、動きのぼやけや露出アーティファクトに苦しむことがある。 対照的に、イベントベースのカメラは、そのような制限を克服する利点を提供する、新しいバイオインスパイアされたセンサーである。 ピクセル単位の強度変化を非同期に報告し、シーンダイナミクスと全く同じ速度で視覚情報を取得することができる。 本研究では,イベントベースカメラで取得した独立移動物体を識別する手法,すなわちイベントベース動作分割問題を解決する手法を開発した。 本稿では, 入力イベントの時空間構造を時空間グラフの形で利用することにより, エネルギー最小化による弱い制約付きマルチモデルフィッティングとして問題を定式化する方法と, イベントクラスタ割り当て(ラベル付け)とモーションモデルフィッティングの2つのサブプロブレムを反復的に解く方法について述べる。 利用可能なデータセットの実験では、異なる動きパターンと移動物体の数を持つシーンにおいて、メソッドの汎用性を示す。 提案手法は,期待される移動物体の数を事前に決定することなく,技術水準よりも同等以上の性能を発揮することを示す。

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