Modelisation implicite du mouvement en suivi par filtrage de Monte Carlo sequentiel

Le filtrage par méthode de Monte-Carlo séquentiel (MCS) est l'une des méthodes les plus populaires pour effectuer du suivi visuel. Dans ce contexte, il est généralement fait l'hypothèse que, étant donnée la position d'un objet dans des images successives, les observations extraites des images de cet objet sont indépendantes. Dans cet article, nous soutenons que, au contraire, ces observation sont fortement corrélées. Pour prendre en compte cette correlation, nous proposons un nouveau modèle qui peut s'interpréter comme l'ajout d'un terme de vraisemblance modélisant implicitement des mesures de mouvement. Le nouveau modèle permet de lever des ambiguïtés visuelles tout en gardant des modèles d'objet simples, comme le montrent les résultats obtenus sur plusieurs séquences et modèles d'objets différents (contour ou distribution de couleurs).


Published in:
GRETSI conference, Signal and Image Processing,
Presented at:
GRETSI conference, Signal and Image Processing,
Year:
2003
Publisher:
Paris, France
Keywords:
Laboratories:




 Record created 2006-03-10, last modified 2018-01-27

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