基于Gabor濾波器的事件流特征增強(qiáng)及事件相機(jī)對(duì)象識(shí)別

摘要： 基于Gabor濾波器的事件驅(qū)動(dòng)卷積是仿生分層脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中常用的事件相機(jī)對(duì)象特征提取方法。為提高該類網(wǎng)絡(luò)事件相機(jī)對(duì)象特征提取能力，提出基于Gabor濾波器的事件流特征增強(qiáng)算法，并應(yīng)用于獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)節(jié)STDP規(guī)則的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)事件相機(jī)對(duì)象識(shí)別系統(tǒng)。算法首先將事件流按時(shí)間窗口劃分為事件流片段，然后提取各時(shí)間窗口內(nèi)的事件流片段特征，同時(shí)增強(qiáng)事件數(shù)量較多的時(shí)間窗口內(nèi)特征。并基于獎(jiǎng)勵(lì)調(diào)節(jié)STD...