该论文介绍了一种利用事件相机和标准相机的互补性来实现低延迟跟踪视觉特征的方法，通过提取标准相机的特征和利用事件相机的低延迟更新，该方法能够在各种场景下产生比现有技术更准确、更长的特征跟踪。

Jul, 2018

提出了一种异步滤波器，可以将事件摄像机从高速、高动态范围数据中提取的局部时间对比信息，与传统摄像机从低频参考强度信息中提取的信息相融合，以形成一个单一的高时空分辨率图像状态，证明该算法优于现有状态的方法。

Nov, 2018

提出了一种基于信息理论的新度量学方法，称为 Correntropy Kernelized Periodogram（CKP），通过将交叉熵与周期核相结合，对光度曲线的周期性进行识别，并可以直接从可用样本中计算，用于自动化地鉴别灯变曲线中的周期性，从马洛调查绘制的一组光度曲线中表现出优异的性能。

Dec, 2012

采用贝叶斯滤波框架和概率生成事件模型，利用感知到的事件的对比度残差为估计事件相机和环境位置的度量，解决了在已知环境下，仅使用事件数据定位的问题。

Oct, 2015

本文探讨用事件相机实现机器人本地化中视觉场景匹配的问题，进一步发掘了少量稀疏像素相机特性，通过像素内事件数的差值累加构建事件帧以实现精准的场景匹配，并在实验数据集上证明了其性能表现与应用潜力。

Jun, 2022

我们提出了一种利用编码孔径和事件相机结合的计算成像方法，通过在单次曝光中应用一系列编码模式来记录视差信息，并使用图像帧和事件共同计算重建光场的算法流程，该方法可在单次曝光中实现比其他成像方法更准确的重建，并且在相机上能够以 22 毫秒内完成测量的硬件原型表现出令人信服的视觉质量。

Mar, 2024

通过使用高速旋转的线性偏振器和事件相机，我们提出了一种用于实现事件极化成像的解决方案，该解决方案使用了基于学习的方法来估计表面法线，在现实世界的实验中，性能比基于物理的方案高出了 52％。

Jan, 2023

利用光学成像与光学流追踪技术，提出了光领航信标方案，该方案能够有效提高通信频率、范围和跟踪精度，并在资产监测场景中实现了多个运动信标的同时通信和跟踪。

Mar, 2023

该研究介绍了一种将基于合成和基于流的方法结合使用的新方法 Time Lens，通过采用事件相机技术来消除场景中高动态的影响，并在多个基准测试中提高了 5.21 dB 的峰值信噪比。

Jun, 2021

使用事件相机的结构光系统通过优化空时一致性能量函数，可以更准确、快速地进行深度感知，相对于预言式算法可以更好地处理高速运动和降低误差。

Nov, 2021