Integration of fuzzy spatial relations in a particle filter for objects tracking

Dans cet article, nous proposons une méthode novatrice pour introduire des informations spatiales structurelles dans les filtres particulaires. Cette information, caractérisée par des relations spatiales telles que l'orientation ou la distance, est modélisée par des ensembles flous, et est introduite dans la dynamique dans le but de modéliser les changements potentiels d'un instant à un autre. La modélisation floue introduit de la fexibilité à la fois dans la sémantique des relations et dans les transitions d'une relation à une autre. Cela permet de prendre en compte les situations dans lesquelles un objet change brusquement de direction. Les tests réalisés sur des données synthétiques avec des dynamiques complexes montrent que notre approche suit efficacement les objets, et fournit de meilleurs résultats que plusieurs techniques de filtrage classiques en utilisant peu de particules

Intégration d'informations spatiales floues dans le filtre particulaire : application au suivi de formes

National audienc

Particle filtering with fuzzy spatial relations for object tracking

International audienceDynamics modeling is of primal interest to track objects using particle filters. Even the choice of a well fitted noise parameter may lead to unsuccessful tracking when unexpected events arise, such as outliers, occultations, dynamics discontinuites… In this paper, we propose to introduce structural spatial information in particle filters. This information, expressed as spatial relations such as orientation or distance, is modeled in a fuzzy set framework, and is introduced in the dynamics in order to model the potential changes from one instant to the next one. The fuzzy modeling provides flexibility both in the semantics of the relations and in the transitions from one relation to another one. We show in our experiments that this kind of modeling is really adaptive to unexpected changes of dynamics, and outperforms classical filtering techniques while using only a small number of particles

Intégration d'informations spatiales floues dans un filtre particulaire pour le suivi mono- et multi-objets dans des séquences d'images 2D

Dans cette thèse, nous nous intéressons au suivi d'objets par filtrage particulaire dans des séquences d'images 2D. Dans ce contexte, nous proposons une méthode originale d'intégration d'informations floues dans le filtre particulaire, afin de guider le suivi d'objets en ajoutant des informations spatiales, qui peuvent être de type structurel ou de forme. Cela permet de mieux guider les particules pendant la phase prédictive, et grâce au modèle hybride défini, d'intégrer au filtre particulaire une information synthétisée des k dernières estimations ainsi que la dernière observation. Nous proposons également d'intégrer des contraintes spatiales floues dans le filtre particulaire dans le cas multi-objets. Ce type d'information permet de représenter des contraintes complexes entre plusieurs objets. A cette contribution, nous ajoutons celle d'un nouveau modèle de filtre particulaire pour le suivi multi-objets, qui est une amélioration de l'échantillonnage partitionné. Enfin, nous proposons de définir des vraisemblances à modèles multiples. Cette notion est adaptée lorsque l'objet change d'apparence au cours du temps. En définissant la vraisemblance par une loi de mélange dont les poids dépendent de l'objet et de l'image, il est ainsi possible de pondérer les vraisemblances en considérant l'état dans lequel se trouve l'objet. Toutes ces contributions ont été évaluées sur des séquences réelles, et les résultats montrent l'apport des approches proposées par rapport à d'autres filtres particulaires classiques.PARIS-BIUSJ-Mathématiques rech (751052111) / SudocSudocFranceF

Algorithme de calcul de l'arbre des composantes avec applications à la reconnaissance des formes en imagerie satellitaire

Cet article présente un nouvel algorithme de calcul de l'arbre des composantes d'une image. Vis-à-vis de l'état de l'art, cet algorithme ne fait pas un usage excessif de la mémoire et travaille efficacement sur les images dont les valeurs ont une forte quantification et sur les images à valeurs à virgule flottante. Nous décrivons également une application de cet algorithme à l'identification d'objets pertinents dans des images d'astronomie