이벤트 기반 비전에서 그래프 스펙트럼 클러스터링을 이용한 이동 객체 검출

이동 객체 검출은 자율 주행 차량, 비디오 감시, 보안 및 집행 등 다양한 응용 분야를 가진 컴퓨터 비전의 핵심 토픽 중 하나입니다. 뉴로모픽 비전 센서(NVS)는 인간의 눈 작동 방식을 모방한 생물학적으로 영감을 받은 센서입니다. 전통적인 프레임 기반 카메라와 달리 이러한 센서는 고 동적 범위, 저 지연 시간, 저 전력 소비, 그리고 줄어든 움직임 블러 등의 여러 장점을 가진 비동기 '이벤트' 스트림을 캡처합니다. 그러나 이러한 장점들은 이벤트 카메라 데이터가 일반적으로 더 많은 노이즈와 낮은 해상도를 포함하고 있다는 높은 대가를 요구합니다. 또한, 이벤트 기반 카메라는 장면의 밝기 변화만을 캡처할 수 있으므로, 일반 카메라에서 제공되는 텍스처와 색상과 같은 일반적인 시각 정보가 이벤트 데이터에는 포함되어 있지 않습니다. 따라서, 이벤트 기반 카메라에서의 이동 객체 검출은 매우 어려운 과제가 됩니다. 본 논문에서는 무감독 그래프 스펙트럼 클러스터링 기법(GSCEventMOD)을 제시하여 이동 객체 검출 문제를 해결하고자 합니다. 또한 최적의 이동 객체 수를 자동으로 결정하는 방법도 함께 제시합니다. 공개된 데이터셋에서 수행한 실험 비교 결과, 제안된 GSCEventMOD 알고리즘이 최대 30%의 마진으로 다수의 최신 기술들을 능가함을 확인할 수 있었습니다.