VibES: 持続的なイベントベースセンシングのための誘起振動
VibES: Induced Vibration for Persistent Event-Based Sensing
回転する不平衡質量で周期的な振動を加え、イベントカメラが静止・低運動シーンでもイベントを生成し続けるようにする軽量手法を提案し、動き補償パイプラインで注入した動きを除去して画像再構成とエッジ検出を改善した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Vincenzo Polizzi, Stephen Yang, Quentin Clark, Jonathan Kelly, Igor Gilitschenski, David B. Lindell
分類: cs.CV, cs.RO
原文アブストラクト
Event cameras are a bio-inspired class of sensors that asynchronously measure per-pixel intensity changes. Under fixed illumination conditions in static or low-motion scenes, rigidly mounted event cameras are unable to generate any events and become unsuitable for most computer vision tasks. To address this limitation, recent work has investigated motion-induced event stimulation, which often requires complex hardware or additional optical components. In contrast, we introduce a lightweight approach to sustain persistent event generation by employing a simple rotating unbalanced mass to induce periodic vibrational motion. This is combined with a motion-compensation pipeline that removes the injected motion and yields clean, motion-corrected events for downstream perception tasks. We develop a hardware prototype to demonstrate our approach and evaluate it on real-world datasets. Our method reliably recovers motion parameters and improves both image reconstruction and edge detection compared to event-based sensing without motion induction.
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