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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. 相似文献
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