Accurate vibration measurement is vital for analyzing dynamic systems across science and engineering, yet noncontact methods often balance precision against practicality. Event cameras offer high-speed, low-light sensing, but existing approaches fail to recover vibration amplitude and frequency with sufficient accuracy. We present an event topology-based visual vibrometer that reconstructs vibrations directly from raw event streams without external illumination. By integrating the Mapper algorithm from topological data analysis with hierarchical density-based clustering, our framework captures the intrinsic structure of event data to recover both amplitude and frequency with high fidelity. Experiments demonstrate substantial improvements over prior methods and enable simultaneous recovery of multiple sound sources from a single event stream, advancing the frontier of passive, illumination-free vibration sensing.
科学技術分野における動的システムの解析には、正確な振動計測が不可欠ですが、非接触方式では精度と実用性のバランスを取ることがしばしば困難です。イベントカメラは高速かつ低照度でのセンシングが可能ですが、既存の手法では振動振幅と周波数を十分な精度で復元することができません。本稿では、外部照明なしで生のイベントストリームから直接振動を再構築する、イベントトポロジーに基づくビジュアル振動計を提案します。トポロジーデータ解析のMapperアルゴリズムと階層的な密度ベースクラスタリングを統合することで、イベントデータの固有構造を捉え、振幅と周波数の両方を高精度で復元します。実験結果は、従来の手法に比べて大幅な改善を示し、単一のイベントストリームから複数の音源を同時に復元できることを示しており、受動的で照明不要の振動センシングの最先端を切り開きます。
Authors:
– Ryogo Niwa (University of Tsukuba, Digital Nature Group)
– Yoichi Ochiai (University of Tsukuba, Digital Nature Group)
– Tatsuki Fushimi (University of Tsukuba, Digital Nature Group)