재귀 신경망 기반 이벤트 영상의 엣지 추정

Abstract

본 논문에서는 재귀 신경망을 통해 동적 비전 센서 (DVS: Dynamic Vision Sensor)의 출력 에서 엣지를 추정하는 방법을 제안한다제안한다. 동적 비전 센서는 기존의 일반적인 카메라들과 달리 급격한 움직임이나 밝기 변화에 강인하게 동작한다동작한다. 그러나 동적 비전 센서에서 획득한 출력 은 각각이 독립적이기 때문에 화소들의 상관관계를 이용한 알고리즘을 사용함에 어려움이 따른다따른다. 제안하는 방법은 센서에서 획득한 출력을 일정한 시간단위로 분할하고 2차원 평면에 투영함으로써 출력의 정보량 및 상관관계를 향상시 키고키고, 이를 재귀 신경 망 에 통과시켜 엣지 정보를 추정 한 다다. 이 방 법 은 센서 의 출력에 의 해 형성된 패턴을 학습하여 엣지 를 잘 추출하였으며추출하였으며, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘의 적용 및 시각 관성 측위 등의 분야에서 활용될 수 있다있다.