論文の概要: Autobiasing Event Cameras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00729v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 16:41:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:40:12.829631
- Title: Autobiasing Event Cameras
- Title（参考訳）: オートバイアスイベントカメラ
- Authors: Mehdi Sefidgar Dilmaghani, Waseem Shariff, Cian Ryan, Joseph Lemley, Peter Corcoran,
- Abstract要約: 本稿では,運転監視システムのニューロモルフィックYOLOベースの顔追跡モジュールをイベントベース研究への応用として活用する。
提案手法は,リアルタイムにイベントベースアプリケーションの性能を継続的に監視するために,数値メトリクスを用いる。
バイアス最適化の利点は、追加のハードウェアやソフトウェアを必要とせずに、点滅や暗黒といった条件を処理できることにある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.932065750652415
- License:
- Abstract: This paper presents an autonomous method to address challenges arising from severe lighting conditions in machine vision applications that use event cameras. To manage these conditions, the research explores the built in potential of these cameras to adjust pixel functionality, named bias settings. As cars are driven at various times and locations, shifts in lighting conditions are unavoidable. Consequently, this paper utilizes the neuromorphic YOLO-based face tracking module of a driver monitoring system as the event-based application to study. The proposed method uses numerical metrics to continuously monitor the performance of the event-based application in real-time. When the application malfunctions, the system detects this through a drop in the metrics and automatically adjusts the event cameras bias values. The Nelder-Mead simplex algorithm is employed to optimize this adjustment, with finetuning continuing until performance returns to a satisfactory level. The advantage of bias optimization lies in its ability to handle conditions such as flickering or darkness without requiring additional hardware or software. To demonstrate the capabilities of the proposed system, it was tested under conditions where detecting human faces with default bias values was impossible. These severe conditions were simulated using dim ambient light and various flickering frequencies. Following the automatic and dynamic process of bias modification, the metrics for face detection significantly improved under all conditions. Autobiasing resulted in an increase in the YOLO confidence indicators by more than 33 percent for object detection and 37 percent for face detection highlighting the effectiveness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,イベントカメラを用いたマシンビジョンアプリケーションにおいて,厳しい照明条件から生じる課題に対処する自律的手法を提案する。
これらの条件を管理するために、この研究は、これらのカメラのビルトインの可能性を探り、バイアス設定と呼ばれるピクセルの機能を調整した。
車両は様々な時間や場所で運転されるため、照明条件の変化は避けられない。
そこで本研究では,ドライバ監視システムのニューロモルフィックYOLOベースの顔追跡モジュールをイベントベースアプリケーションとして利用した。
提案手法は,リアルタイムにイベントベースアプリケーションの性能を継続的に監視するために,数値メトリクスを用いる。
アプリケーションが故障した場合、システムはメトリクスのドロップを通じてこれを検知し、イベントカメラのバイアス値を自動的に調整する。
Nelder-Mead の単純なアルゴリズムはこの調整を最適化するために使われ、性能が満足のいくレベルに戻るまで微調整を継続する。
バイアス最適化の利点は、追加のハードウェアやソフトウェアを必要とせずに、点滅や暗黒といった条件を処理できることにある。
提案システムの性能を実証するために,デフォルトバイアス値による人間の顔検出が不可能な条件下で試験を行った。
これらの厳しい条件は、薄暗い環境光と様々な点滅周波数を用いてシミュレートされた。
偏差修正の自動化および動的プロセスの後, 顔検出の指標は全条件で有意に改善した。
自動バイアスは、オブジェクト検出の33%以上、顔検出の37%以上、提案手法の有効性を浮き彫りにした。
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