本文提出了一种基于神经形态处理器的硬注意力框架TRIP，通过利用稀疏事件的低信息密度来减少ROI预测的开销。该方法在多个基于事件的分类数据集上达到了最先进的准确性，并在DvsGesture数据集上实现了计算量减少和更高的准确性。在SENECA神经形态处理器上实现了超过2倍的延迟和能耗改进。