Complex-valued Temporal Correlation Representation in Event-Based Cameras and Its Applications

• Project/Area Number: 25K15181
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
• Research Institution: Kochi University of Technology
• Principal Investigator: 栗原 徹 高知工科大学, 情報学群, 教授 (50401245)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000); Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: イベントカメラ / ニューロモーフィックビジョン / 時間相関 / 深層学習

Outline of Research at the Start

本研究では、イベントカメラのデータ表現に時間相関撮像法を導入し、深層学習によるイベントデータ処理の向上を目指す。従来のカメラは全画素を同時露光し輝度分布を出力するが、イベントカメラは(時刻、座標、ポラリティ)の非同期イベントデータを出力し、高時間分解・高ダイナミックレンジを実現できる。しかし、データ表現が確立されておらず、タスク性能向上の余地がある。本研究では、時間軸情報を埋め込む時間相関表現を導入し、深層学習の精度向上を図る。