Filtrage conditionnel pour le suivi de points dans des sequences d'images

Elise Arnaud 1 Etienne Mémin 1 Bruno Cernuschi-Frias 2
1 VISTA - Vision spatio-temporelle et active
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
Résumé : L'approche proposée pour le suivi de point allie, dans le cadre d'un filtrage stochastique, un modèle dynamique construit sur la contrainte de flot optique, et des mesures fournies par une méthode de mise en correspondance. Sur cette base, deux méthodes simples de suivi, dont la dynamique et les mesures dépendent des données images, sont décrites. La première est une méthode linéaire particulièrement bien adaptée aux séquences présentant un mouvement dominant global. Dans ce contexte, un filtre de Kalman conditionnel est défini par l'utilisation d'un estimateur linéaire conditionnel de variance minimal. La deuxième est une méthode non linéaire construite à partir d'un filtre particulaire conditionnel. Ces deux méthodes permettent de suivre des points dont les trajectoires subissent des changements abrupts. Des résultats expérimentaux sur des séquences réelles sont présentés et comparés avec les résultats donnés par le méthode de suivi de Shi-Tomasi-Kanade.
Type de document :
Communication dans un congrès
Journée francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur (ORASIS '03), May 2003, Gérardmer, France. 2003
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Soumis le : mardi 3 mai 2011 - 09:29:41
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Document(s) archivé(s) le : jeudi 4 août 2011 - 03:02:03

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Elise Arnaud, Etienne Mémin, Bruno Cernuschi-Frias. Filtrage conditionnel pour le suivi de points dans des sequences d'images. Journée francophones des jeunes chercheurs en vision par ordinateur (ORASIS '03), May 2003, Gérardmer, France. 2003. 〈inria-00590168〉

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