NeuroHSMD: Neuromorphic Hybrid Spiking Motion Detector

要約

脊椎動物の網膜は、動く物体の検出などの些細な視覚タスクの処理において非常に効率的ですが、現代のコンピューターにとっては複雑な課題です。
脊椎動物では、物体の動きの検出は、物体の動きに敏感な神経節細胞（OMS-GC）という名前の特殊な網膜細胞によって実行されます。
OMS-GCは、連続的な視覚信号を処理し、視覚野によって後処理されるスパイクパターンを生成します。
以前のHybridSensitiveMotion Detector（HSMD）アルゴリズムは、OMS-GCスパイキングのような応答を生成するカスタマイズされた3層スパイキングニューラルネットワーク（SNN）でバックグラウンド減算（BS）アルゴリズムを強化した最初のハイブリッドアルゴリズムでした。
この作業では、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）を使用してHSMDアルゴリズムを高速化するニューロモルフィックハイブリッド高感度モーションディテクタ（NeuroHSMD）アルゴリズムを紹介します。
NeuroHSMDは、同じ2012変更検出（CDnet2012）および2014変更検出（CDnet2014）ベンチマークデータセットを使用して、HSMDアルゴリズムと比較されました。
CDnet2012およびCDnet2014データセットに対してテストした場合、NeuroHSMDは、品質を低下させることなく、それぞれ28.06フレーム/秒（fps）で720×480および28.71fpsで720×480でオブジェクトモーション検出を実行します。
さらに、このホワイトペーパーで提案されているNeuroHSMDは、Open Computer Language（OpenCL）で完全に実装されているため、グラフィックプロセッシングユニット（GPU）や中央処理装置（CPU）のクラスターなどの他のデバイスでも簡単に複製できます。

要約(オリジナル)

Vertebrate retinas are highly-efficient in processing trivial visual tasks such as detecting moving objects, yet a complex challenges for modern computers. In vertebrates, the detection of object motion is performed by specialised retinal cells named Object Motion Sensitive Ganglion Cells (OMS-GC). OMS-GC process continuous visual signals and generate spike patterns that are post-processed by the Visual Cortex. Our previous Hybrid Sensitive Motion Detector (HSMD) algorithm was the first hybrid algorithm to enhance Background subtraction (BS) algorithms with a customised 3-layer Spiking Neural Network (SNN) that generates OMS-GC spiking-like responses. In this work, we present a Neuromorphic Hybrid Sensitive Motion Detector (NeuroHSMD) algorithm that accelerates our HSMD algorithm using Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs). The NeuroHSMD was compared against the HSMD algorithm, using the same 2012 Change Detection (CDnet2012) and 2014 Change Detection (CDnet2014) benchmark datasets. When tested against the CDnet2012 and CDnet2014 datasets, NeuroHSMD performs object motion detection at 720×480 at 28.06 Frames Per Second (fps) and 720×480 at 28.71 fps, respectively, with no degradation of quality. Moreover, the NeuroHSMD proposed in this paper was completely implemented in Open Computer Language (OpenCL) and therefore is easily replicated in other devices such as Graphical Processing Units (GPUs) and clusters of Central Processing Units (CPUs).

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