E. Arnaud, E. Mémin, B. Cernushi Frias. Filtrage conditionnel pour la trajectographie dans des séquences d'images - Application au suivi de points. In 14ème Congrès Francophone AFRIF-AFIA de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA'04), Toulouse, France, January 2004.
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Dans cet article, nous proposons une nouvelle formulation conditionnelle des méthodes classiques de filtrage, dédiée à la trajectographie dans des séquences d'images. Ces filtres conditionnels permettent de considérer un modèle d'état et un modèle de mesure qui dépendent de la séquence. Dans ce cadre, deux filtres ont été construits pour la trajectographie de points. Ces méthodes permettent de suivre des trajectoires qui subissent des changements abrupts et des occlusions. Elles combinent une dynamique construite sur la contrainte de flot optique, et des mesures fournies par une méthode de corrélation. Le premier filtre est linéaire, particulièrement bien adapté aux séquences présentant un mouvement dominant. Il est dérivé de l'utilisation d'un nouvel estimateur appelé estimateur linéaire conditionnel de variance minimale. Le second filtre est non linéaire, construit à partir d'un filtre particulaire. Ce dernier permet de suivre des points dont le mouvement ne peut être décrit que localement
@InProceedings{Arnaud04a,
Author = {Arnaud, E. and Mémin, E. and Cernushi Frias, B.},
Title = {Filtrage conditionnel pour la trajectographie dans des séquences d'images - Application au suivi de points},
BookTitle = {14ème Congrès Francophone AFRIF-AFIA de Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle (RFIA'04)},
Address = {Toulouse, France},
Month = {January},
Year = {2004}
}
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