精品文档---下载后可任意编辑AER 时域视觉传感器行为级建模与算法分析的开题报告本文旨在讨论 AER 时域视觉传感器行为级建模及其相应的算法分析。AER 时域视觉传感器是一种新型的神经式视觉传感器，其工作机理与人类视觉系统类似。它能够对动态场景进行实时采集和处理，并生成事件流输出。事件流是离散时间点的时间戳和像素位置的二元组，即(x,y,t)。这种时间驱动的输出方式可以提高采样效率，减少数据冗余和处理时间。而行为级建模则是对复杂的动态场景进行高级别抽象和描述，从而实现复杂场景的识别和理解。行为级建模可以分为两个方面：一是对场景中不同动作的识别，二是对动作序列的分析。目前，已经有很多基于图像和视频的行为级建模方法被提出，如基于深度学习的方法、基于传统机器学习的方法等。然而，在 AER 时域视觉传感器等事件驱动传感器中，行为级建模方法讨论仍处于初步阶段。因此，本文将探究 AER 时域视觉传感器的行为级建模算法，包括：1. 提出一种基于事件流的行为级建模框架，该框架包括事件流的预处理、特征提取和分类器设计等步骤。2. 尝试在 AER 时域视觉传感器下应用经典的行为级建模算法，如LSTM 和 CNN 等，通过实验对比其性能。3. 提出一种基于稀疏编码的行为级建模方法，通过对事件流进行稀疏表示，并学习相关的字典，实现对复杂行为的识别和分析。估计本讨论的成果将有助于拓展事件驱动传感器下的行为级建模算法，并推广其在实际应用中的应用。
