Filtrage particulaire avec une loi de proposition quasi-optimale utilisant la détection souple pour le suivi visuel

Mehdi Oulad Ameziane; Christelle Garnier; Yves Delignon; Emmanuel Duflos; François Septier

Filtrage particulaire avec une loi de proposition quasi-optimale utilisant la détection souple pour le suivi visuel

Mehdi Oulad Ameziane ^{1, 2} Christelle Garnier ^{1, 2} Yves Delignon ^{1, 2} Emmanuel Duflos ² François Septier ^{1, 2}

1 Institut TELECOM/TELECOM Lille1

2 CRIStAL - Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Abstract : 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.

Document type :

Conference papers

Domain :

Engineering Sciences [physics] / Signal and Image processing

Complete list of metadatas

https://hal-imt.archives-ouvertes.fr/hal-01198420
Contributor : François Septier <>
Submitted on : Saturday, September 12, 2015 - 3:48:56 PM
Last modification on : Saturday, March 23, 2019 - 1:25:24 AM

Filtrage particulaire avec une loi de proposition quasi-optimale utilisant la détection souple pour le suivi visuel

Identifiers

Collections

Citation

Export

Metrics

273

Contact

Filtrage particulaire avec une loi de proposition quasi-optimale utilisant la détection souple pour le suivi visuel

Identifiers

Collections

Citation

Export

Share

Metrics

273

Contact