Filtrage particulaire avec une loi de proposition quasi-optimale utilisant la détection souple pour le suivi visuel
Résumé
Les filtres particulaires sont aujourd’hui largement utilisés pour le suivi visuel. Pour améliorer l’exploration de l’espace d’état, nous proposons d’enrichir le modèle d’observation avec une information de détection souple, plus riche et fiable que le résultat de détection binaire usuel, et d’approcher la loi d’importance optimale à partir d’une approximation de la vraisemblance définie à partir de cette information. Le filtre résultant permet un suivi d’une grande précision et d’une grande robustesse face aux mouvements abrupts.