Guidage du filtrage particulaire par une étude du mouvement

Abstract

Nous proposons d'exploiter le résultat d'une segmentation par étude du mouvement afin d'améliorer le suivi par filtrage particulaire. Nous générons d'abord des hypothèses du filtrage particulaire qui correspondent aux régions dont le mouvement est similaire au déplacement de la cible à l'instant précédent. Ensuite, après avoir identifié la région de mouvement correspondant à la cible, nous apprenons son modèle qui est intégré comme référence lors de la prochaine itération du suivi. Cette approche améliore les performances du suivi dans des situations complexes en comparaison avec un filtre Bootstrap conventionnel comme le montrent les expérimentations menées sur des séquences d'images d'aquarium