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Low-cost real-time VLSI system for high-accuracy optical flow estimation using biological motion features and random forests

引用

Science China(Information Sciences) 2023年第5期66卷 301-302页

作者： Cong SHI Junxian HE shrinivas pundlik Xichuan ZHOU Nanjian WU Gang LUO School of Microelectronics and Communication Engineering Chongqing University Schepens Eye Research Institute Massachusetts Eye and Ear Harvard Medical School State Key Laboratory for Superlattices and Microstructures Institute of Semiconductors Chinese Academy of Sciences

This study proposes a low-cost, real-time, very large-scale integration (VLSI) architecture for optical flow *** architecture adopts parallel spatiotemporal filters to extract bio-inspired motion features at each pixel location and uses hardware random forests to infer the motion *** system achieves higher estimation accuracy at low computational hardware costs under real-time constraint than previous biological motion estimation systems.

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