声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-2560/TP
国际刊号：1000-9825
发布日期:
作者：张姝,杜从洋,吴金建,石光明,谢雪梅
单位：张姝，西安电子科技大学 人工智能学院, 陕西 西安 71007111,杜从洋，西安电子科技大学 人工智能学院, 陕西 西安 71007102,吴金建，西安电子科技大学 人工智能学院, 陕西 西安 71007103,石光明，西安电子科技大学 人工智能学院, 陕西 西安 71007104,谢雪梅，西安电子科技大学 人工智能学院, 陕西 西安 71007105
关键词：事件相机;关键目标;异步数据流;目标分类;角点事件
基金：高分辨率对地观测系统重大专项青年创新基金；装备预研教育部联合基金（6141A020336）
事件相机因其生物视觉的启发渊源，打破了计算机视觉领域的常规数据获取方式，直击计算机视觉领域中RGB图像的痛点，带来了二维图像传感器无法比拟的优势，引起了广大研究者的密切关注.事件相机带来去除冗余信息、快速感知能力、高动态范围的感光能力和低功耗特性等优势的同时，其异步的事件数据无法直接应用于现有的计算机视觉处理模式.因此，利用基于关键事件点的分类方法对事件相机的数据流进行分类.该方法检测带有重要信息的角点事件，并只对角点事件进行特征提取.在保留事件重要特征和凝练提取事件流特征的同时，有效地减少了对其他事件的运算量.对预设手势进行识别，以此验证该方法的有效性，实现了97.86%的准确率.
来源：2019年第S2期
《软件学报》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。