【摘 要】
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动态视觉传感器(DVS)因其在获取视觉信息时具有低功耗,低延迟等特性,本质上十分适用于便携式设备上的实时动作识别.在对DVS事件流时域感兴趣区域(ROI)进行定位与分割时,现有
【机 构】
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广东工业大学 计算机学院, 广东 广州 510006
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动态视觉传感器(DVS)因其在获取视觉信息时具有低功耗,低延迟等特性,本质上十分适用于便携式设备上的实时动作识别.在对DVS事件流时域感兴趣区域(ROI)进行定位与分割时,现有方法往往不能根据不同物体运动自适应地设定最佳检测阈值、无法对静态场景中少量背景噪声进行过滤,为此,提出基于LIF神经元模型和脉冲最大值监测单元的运动符号检测(MSD),以实现在多种不同物体运动下事件流时域ROI关键时间点的自适应精确定位;在对分类器进行训练时,对不同的脉冲输入模式,使用不同的核函数调整突触后神经元膜电位,使训练得到的突触权重朝着正确发放的方向改变,提出一种具有抗噪性的脉冲神经网络学习算法MK–Tempotron.实验结果表明,与同类方法相比,本文方法在DVS数据集上的识别精度能获得高达14.61％的提升.
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