論文の概要: Equivariant Filter for High Performance Image Tracking using an Event Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09103v1
• Date: Fri, 10 Jul 2026 05:36:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-13 14:47:12.795613
• Title: Equivariant Filter for High Performance Image Tracking using an Event Camera
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いた高性能画像追跡のための等変フィルタ
• Abstract要約: イベントカメラを用いた平面画像変換の高速追跡のための同変フィルタ設計を提案する。 我々のデザインは、画像平面上で毎秒7000ピクセルまで動く機能に対して、スムーズな画像追跡を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.058610223497904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image tracking is the problem of estimating the transformation that relates a moving image of a scene to an original reference image. The problem is important in control of autonomous vehicles or robots, where the image encodes information about the motion of the camera or environment, as well as in pure computer vision applications. In this paper, we present an equivariant filter design for high performance tracking of planar image transformations using an event camera. The design exploits the Asynchronous Event Blob (AEB) tracker (Wang et al., 2024) to extract feature-position measurements from the raw event stream, and an equivariant filter to compute an affine image translation and rotation using the special Euclidean group symmetry. The equivariant filter incorporates an equivalent-measurement update step that de-correlates the (highly temporally correlated) feature-position measurements provided by the AEB tracker. We evaluate the design experimentally using two datasets involving general and fast rotational motion. We benchmark results against direct optimisation (estimating the relative transformation from the raw blob tracks), and a covariance intersection approach for overcoming data correlation. Our design provides smooth image tracking for features moving up to 7000 pixels per second on the image plane.
• Abstract（参考訳）: 画像追跡は、シーンの移動画像と元の参照画像とを関連付ける変換を推定する問題である。 この問題は、画像がカメラや環境の動きに関する情報をエンコードする自動運転車やロボットの制御や、純粋なコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要である。 本稿では,イベントカメラを用いた平面画像変換の高速追跡のための同変フィルタの設計を提案する。 この設計では、非同期イベントブロブ (AEB) トラッカー (Wang et al , 2024) を用いて生イベントストリームから特徴位置測定を抽出し、特殊ユークリッド群対称性を用いてアフィン画像の変換と回転を計算する同変フィルタを設計した。 同変フィルタは、AEBトラッカーによって提供される(時間的に相関性の高い)特徴位置測定を非相関化する等価測定更新ステップを組み込む。 一般回転運動と高速回転運動を含む2つのデータセットを用いて設計を実験的に評価した。 直接最適化(生のブロブトラックからの相対変換を推定する)とデータ相関を克服するための共分散交叉アプローチについてベンチマークを行った。 我々のデザインは、画像平面上で毎秒7000ピクセルまで動く機能に対して、スムーズな画像追跡を提供する。

関連論文リスト

• Event-Based Motion Estimation via Oriented Distance Fields [55.23416502666468]
  イベントベースの動き推定は、高時間分解能と高速動作に対する堅牢性を必要とするタスクの中心である。 本稿では,この最適化を,事前計算された事象距離ベクトルの場上の1つの平均ステップに置き換える,オブジェクト指向距離場運動推定(ODF Motion Estimation)を提案する。 公開および自己収集されたデータセットでは,ODFの動作推定は,比較手法の中で最低レイテンシでサブピクセル精度に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-25T08:27:42Z)
• MATE: Motion-Augmented Temporal Consistency for Event-based Point Tracking [58.719310295870024]
  本稿では,任意の点を追跡するイベントベースのフレームワークを提案する。 事象の間隔に起因する曖昧さを解決するため、運動誘導モジュールは運動ベクトルを局所的なマッチングプロセスに組み込む。 このメソッドは、任意のポイントベースラインのイベントのみのトラッキングに対して、$Survival_50$メトリックを17.9%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T09:13:29Z)
• ESVO2: Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Event Cameras [41.992980062962495]
  イベントベースビジュアル・オドメトリーは、追跡とサブプロブレムのマッピング(典型的には並列)を解決することを目的としている 直接パイプライン上に,イベントベースのステレオビジュアル慣性オドメトリーシステムを構築した。 結果として得られるシステムは、現代の高解像度のイベントカメラでうまくスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T05:35:27Z)
• IMU-Aided Event-based Stereo Visual Odometry [7.280676899773076]
  我々は、精度と効率の点で、以前のダイレクトパイプラインの textitEvent ベースの Stereo Visual Odometry を改善しました。 マッピング操作を高速化するために,イベントの局所的ダイナミクスに応じたエッジピクセルサンプリングの効率的な戦略を提案する。 この分野での今後の研究のためのオープンソースソフトウェアとして、パイプラインをリリースします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T07:19:25Z)
• Motion-adaptive Separable Collaborative Filters for Blind Motion Deblurring [71.60457491155451]
  様々な動きによって生じる画像のぼかしを除去することは、難しい問題である。 本研究では,動き適応型分離型協調フィルタと呼ばれる実世界のデブロアリングフィルタモデルを提案する。 本手法は,実世界の動きのぼかし除去に有効な解法を提供し,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T19:44:24Z)
• Continuous-Time Gaussian Process Motion-Compensation for Event-vision Pattern Tracking with Distance Fields [4.168157981135697]
  本研究は,イベントカメラデータにおける動き補償とパターン追跡の問題に対処する。 提案手法は、追跡問題を局所的なSE(2)運動補償ステップに分解し、その後、小さな動き補償イベントバッチのホモグラフィー登録を行う。 我々のオープンソース実装は高精度な動作補償を行い、実世界のシナリオで高品質なトラックを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-05T13:48:20Z)
• Visual Odometry for RGB-D Cameras [3.655021726150368]
  本稿では,静止環境を走行する移動RGB-Dカメラの高速かつ高精度な計測手法を開発した。 提案アルゴリズムは,SURF を特徴抽出器として,RANSAC を用いて結果をフィルタリングし,最小平均角を使って連続するビデオフレーム間の6つのパラメータの剛性変換を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-28T21:49:12Z)
• Bringing Rolling Shutter Images Alive with Dual Reversed Distortion [75.78003680510193]
  ローリングシャッター(RS)歪みは、時間とともにインスタントグローバルシャッター(GS)フレームから一列のピクセルを選択した結果であると解釈することができる。 我々は、RS時間における速度場の反復学習を通して、デュアル光流列を生成するための新しいエンド・ツー・エンドモデルIFEDを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-12T14:57:49Z)
• Asynchronous Optimisation for Event-based Visual Odometry [53.59879499700895]
  イベントカメラは、低レイテンシと高ダイナミックレンジのために、ロボット知覚の新しい可能性を開く。 イベントベースビジュアル・オドメトリー(VO)に焦点をあてる 動作最適化のバックエンドとして非同期構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T11:28:47Z)
• TransCamP: Graph Transformer for 6-DoF Camera Pose Estimation [77.09542018140823]
  本稿では、カメラ再配置問題に対処するため、グラフトランスフォーマーバックボーン、すなわちTransCamPを用いたニューラルネットワークアプローチを提案する。 TransCamPは、画像の特徴、カメラポーズ情報、フレーム間の相対的なカメラモーションを、エンコードされたグラフ属性に効果的に融合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T19:08:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。