본 논문에서는 기하학적 제약 조건을 이용하여 이벤트 카메라의 특징점을 강건하게 추적하는 방법을 제안한다. 이벤트 카메라는 픽셀 단위의 밝기 변화를 감지하는 영상 센서로, 밝기 변화가 감지된 픽셀의 정보를 비동기적인 이벤트로 출력한다. 따라서 이벤트는, 카메라가 움직임에 따라 밝기가 변하기 쉬운 선, 모서리와 같은 기하학적 구조에서 주로 발생한다. 본 논문은 이와 같은 기하학적 정보를 활용하여 특징점 추적 성능 을 향상시키는 방법을 제안한다. 카메라의 움직임이 보상된 2D 이벤트 포인트 집합에서 직선 측정치를 검출하고, 이를 제약으로 연속되는 이벤트 포인트 집합 간의 유클리드 변환을 추정한다. 제안된 방법은 실험 데 이터셋을 통해 검증되었으며, 특징점 추적의 정확도 및 강건성이 향상되는 결과를 확인하였다.

Robust Feature Tracking with Line Constraints in Event Cameras

Byeong-Pil Choi, Han-Yeol Lee, Chan-Gook Park

In this paper, we propose a method for robust feature tracking in event cameras using geometric constraints. An event camera is a visual sensor that detects pixel-by-pixel brightness changes and outputs the information of the detected pixels as asynchronous events. Therefore, events often occur on geometric structures such as lines and edges, which are prone to brightness changes as the camera moves. In this paper, we propose a method to improve feature tracking performance by exploiting this geometric information: detecting straight line measurements in a 2D set of event points, where camera motion is compensated, and using them as constraints to estimate the Euclidean transformation between successive sets of event points. The proposed method is validated on experimental datasets and the results show that it improves the accuracy and robustness of feature tracking. Keywords: event camera, feature tracking, computer vision, visual navigation

Speaker 최병필 서울대학교