HFirst: Uma Abordagem Temporal para Reconhecimento de Objetos

Este artigo apresenta um modelo hierárquico de disparo para reconhecimento de objetos que utiliza a informação precisa de tempo inerente à saída dos sensores de visão de representação de eventos assíncronos por endereço (AER) inspirados biologicamente. A natureza assíncrona desses sistemas liberta o cálculo e a comunicação das rígidas temporizações predeterminadas impostas por relógios de sistema em sistemas convencionais. A liberdade dessas restrições temporais rígidas abre a possibilidade de usar o tempo verdadeiro a nosso favor na computação. Mostramos não apenas como o tempo pode ser usado no reconhecimento de objetos, mas também como ele pode, de fato, simplificar o cálculo. Especificamente, confiamos em um simples mecanismo temporal de vencedor leva tudo, em vez de operações síncronas mais intensivas em computação, tipicamente usadas em redes neurais biologicamente inspiradas para reconhecimento de objetos. Essa abordagem para computação visual representa uma mudança paradigmática importante em relação aos sistemas convencionais com relógio e pode ser aplicada a outras modalidades sensoriais e tarefas computacionais. Demonstramos a eficácia da abordagem alcançando a maior precisão relatada até o momento (97,5% ± 3,5%) para uma tarefa previamente publicada de reconhecimento de quatro classes de pintas de cartas e uma precisão de 84,9% ± 1,9% para uma nova tarefa mais difícil de reconhecimento de 36 classes de caracteres.