기존에 산란 매질을 통한 목표 분석은 주로 정지 목표에 초점을 맞추고 있으며, 환경 또는 외부 조명 조건이 목표 분석 결과에 결정적인 영향을 미치므로 이미지 수집 장치의 동적 범위 및 시간 분해능 성능에 매우 높은 요구가 제기된다. 이벤트 카메라는 높은 동적 범위, 높은 시간 분해능, 낮은 지연 시간 등의 특성으로 위 문제에 대한 새로운 해결책을 제공한다. 본 논문은 저조도 환경에서 얇은 산란 매질을 통한 움직이는 목표 검출 성능이 떨어지는 문제를 해결하기 위해 이벤트 카메라를 활용한 연구를 진행하였다. V2E 알고리즘을 사용하여 그레이스케일 스펙클을 기반으로 한 '이벤트 스펙클' 데이터셋을 제작하였으며, ResNet 분류 네트워크를 통해 목표 분류를 수행하여 94.27%의 10분류 정확도를 획득하였다. 실험 결과 이벤트 스트림을 활용한 산란 매질을 통한 목표 정보 분석에 큰 발전 가능성이 있음을 보여주었다.

스펙클 영상;이벤트 카메라;신경망