論文の概要: A Task-Agnostic Algebraic Integrity Metric for Event-Camera Streams Toward SOTIF-Compliant Perception using Pearson Correlation Coefficient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21500v1
• Date: Fri, 08 May 2026 12:54:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-25 12:34:33.990647
• Title: A Task-Agnostic Algebraic Integrity Metric for Event-Camera Streams Toward SOTIF-Compliant Perception using Pearson Correlation Coefficient
• Title（参考訳）: ピアソン相関係数を用いたSOTIF-Compliant知覚に向けたイベントカメラストリームのタスク非依存的代数的積分
• Authors: Arthur de Miranda Neto,
• Abstract要約: イベントカメラは、自動運転システムにおける安全クリティカルな認識のための低遅延センシングを提供する。 現在、タスクに依存しない品質基準は非同期イベントストリーム上で直接動作しません。 本研究は、ピアソン相関係数(PCC)を3つの標準イベント表現に引き上げる統一的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras have emerged as a high-bandwidth, low-latency sensing modality for safety-critical perception in automated driving systems (ADS), offering microsecond temporal resolution, 120-140 dB dynamic range, and intrinsic absence of motion blur. However, no task-agnostic quality metric currently operates directly on the asynchronous event stream: state-of-the-art proxies require a downstream task (e.g., detection accuracy, tracking error) to assess stream integrity, which is incompatible with the certification requirements of ISO 21448 (SOTIF) and ISO/PAS 8800:2024. The recent BiasBench benchmark (CVPR 2025) explicitly identifies this gap. This work proposes a unified algebraic framework that lifts the Pearson Correlation Coefficient (PCC), historically used in two prior works for redundancy filtering and ROI selection on frame-based images, to the three standard event representations: Time Surface, Event Frame, and Voxel Grid. The framework yields three metrics: (i) r-TS for stream integrity monitoring against an ego-motion-predicted Time Surface, (ii) r2-EF for adaptive ROI selection requiring only integer comparisons, and (iii) r-VG for temporal redundancy gating. A structural isomorphism is established between the contrast-threshold mechanism of the event camera (|Delta L| >= C) and the PCC-based change criterion, the three lifted metrics are formalized, and pipeline latency and information loss are analyzed symmetrically against the raw stream. Illustrative behavior of each metric is demonstrated on a procedural-synthetic event stream, generated by direct simulation of the emission model rather than drawn from any real or video-derived dataset, including a tunnel-dip integrity-anomaly scenario in which r_C drops from 0.93 (coherent flow) to below 0 (alarm). An explicit epistemic convention ([ESTABLISHED], [SOLID], [HYPOTH.], [OPEN]) delineates the status of every contribution.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、自動走行システム(ADS)における安全クリティカルな認識のための高帯域幅低遅延検知モードとして出現し、マイクロ秒時間分解能、120-140dBのダイナミックレンジ、および固有の動きのぼかしの欠如を提供する。 最先端のプロキシは、ストリームの整合性を評価するためにダウンストリームタスク(例えば、検出精度、トラッキングエラー)を必要とします。 最近のBiasBenchベンチマーク(CVPR 2025)は、このギャップを明確に示している。 本研究はPearson correlation Coefficient (PCC) という統合代数的フレームワークを提案し,フレームベース画像における冗長フィルタリングとROI選択の2つの先行研究で歴史的に用いられてきた,時間表面,イベントフレーム,Voxel Grid の3つの標準イベント表現を取り上げている。 フレームワークには3つの指標がある。 i) ego-motion-predicted Time Surface に対するストリーム整合性監視のためのr-TS (ii)整数比較のみを必要とする適応ROI選択のためのr2-EFおよび 3) 時間的冗長性ゲーティングのためのr-VG。 イベントカメラ(|Delta L| >=C)のコントラスト閾値機構とPCCベースの変化基準との間に構造的同型性を確立し、3つのリフトされたメトリクスを定式化し、パイプライン遅延と情報損失を原ストリームに対して対称に解析する。 各計量の図示的挙動は、実またはビデオ由来のデータセットから直接ではなく、エミッションモデルの直接シミュレーションによって生成された手続き合成イベントストリーム上に示され、r_Cが0.93(コヒーレントフロー)から0(アラーム)以下に低下するトンネルディップ整合異常シナリオを含む。 明示的な疫学的慣例([ESTABLISHED], [SOLID], [HYPOTH.], [OPEN])は、すべての貢献の状態を規定している。

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