論文の概要: Event-based Motion Segmentation by Cascaded Two-Level Multi-Model Fitting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03483v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 12:59:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-08 15:40:43.834785
• Title: Event-based Motion Segmentation by Cascaded Two-Level Multi-Model Fitting
• Title（参考訳）: カスケード2レベルマルチモデルフィッティングによるイベントベースモーションセグメンテーション
• Authors: Xiuyuan Lu, Yi Zhou and Shaojie Shen
• Abstract要約: 独立に動く物体を単眼イベントカメラで識別するためのケースド2レベル多モデルフィッティング法を提案する。 動作パターンの異なる実世界のシーンにおいて,本手法の有効性と汎用性を示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.97191206895915
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Among prerequisites for a synthetic agent to interact with dynamic scenes, the ability to identify independently moving objects is specifically important. From an application perspective, nevertheless, standard cameras may deteriorate remarkably under aggressive motion and challenging illumination conditions. In contrast, event-based cameras, as a category of novel biologically inspired sensors, deliver advantages to deal with these challenges. Its rapid response and asynchronous nature enables it to capture visual stimuli at exactly the same rate of the scene dynamics. In this paper, we present a cascaded two-level multi-model fitting method for identifying independently moving objects (i.e., the motion segmentation problem) with a monocular event camera. The first level leverages tracking of event features and solves the feature clustering problem under a progressive multi-model fitting scheme. Initialized with the resulting motion model instances, the second level further addresses the event clustering problem using a spatio-temporal graph-cut method. This combination leads to efficient and accurate event-wise motion segmentation that cannot be achieved by any of them alone. Experiments demonstrate the effectiveness and versatility of our method in real-world scenes with different motion patterns and an unknown number of independently moving objects.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンと相互作用する合成エージェントの前提条件の中で、独立して動くオブジェクトを識別する能力は特に重要である。 アプリケーションの観点からは、標準的なカメラは攻撃的な動きと困難な照明条件下で著しく劣化する可能性がある。 対照的に、生物にインスパイアされた新しいセンサーのカテゴリーであるイベントベースのカメラは、これらの課題に対処するための利点を提供する。 迅速な反応と非同期性により、視覚刺激をシーンのダイナミックスと全く同じ速度で捉えることができる。 本稿では,独立に動く物体(運動分割問題)を単眼イベントカメラで識別するための,ケースド2段階のマルチモデルフィッティング法を提案する。 第1レベルはイベント機能のトラッキングを活用し、プログレッシブなマルチモデルフィッティングスキームの下で特徴クラスタリング問題を解決する。 結果のモーションモデルインスタンスで初期化され、第2レベルはさらに時空間グラフカット法を用いてイベントクラスタリング問題に対処する。 この組み合わせは、それらのどれかだけでは達成できない、効率的で正確なイベントワイズモーションセグメンテーションをもたらす。 異なる動きパターンと無数の独立移動物体を持つ実世界のシーンにおいて,本手法の有効性と汎用性を示す実験を行った。

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