Une des principales difficultés du suivi d'objets dans une séquence vidéo réside dans la prise en compte des changements d'apparence (non seulement ceux de la cible, mais aussi ceux qui proviennent de la scène directement, les changements d'illumination par exemple). Le cadre Bayésien est très flexible et ses performances dans le domaine du suivi d'un ou plusieurs objets ont été prouvées. D'autre part, les histogrammes de niveaux de gris ou de couleurs permettent de suivre un objet avec une complexité calculatoire faible. Les algorithmes de suivi d'objetsreposant sur des histogrammes de couleurs intégrés dans un cadre bayésien [5, 7] se sont montrés performants pour une application donnée (le suivi de visage par exemple), mais ne peuvent pas être généralisés facilement, les paramètres et l'initialisation de l'algorithme étant spécifiques à la séquence d'entrée. Cet article présente une méthode basée sur des histogrammes de niveaux de gris combinés à un filtrage particulaire qui permet de résoudre un certain nombre des problèmes traditionnels du suivi d'objets (occultations, changements d'apparence de l'objet, changements d'échelle ou d'illumination de la scène), et de s'adapter facilement à la séquence d'entrée (suivi de joueur de football, de structures dans des images aériennes, de visages). La nouveauté de l'algorithme réside dans sa capacité à fixer automatiquement tous les paramètres nécessaires au suivi.