A comparative study of Monte-Carlo methods for multitarget tracking

In this paper, we address the problem of tracking an unknown and time varying number of targets and their states from noisy observations available at discrete intervals of time. Attention has recently focused on the role of simulation-based approaches, including Monte Carlo methods, in solving multitarget tracking problem, as these methods are able to perform well for nonlinear and non-Gaussian data models. In this paper, we present a comparative study of several Monte-Carlo methods in terms of estimation quality and complexity. © 2011 IEEE

Segmentation non supervisée d'images satellite utilisant un modèle hierarchique généralisé

Dans l'étude statistique des images radar, on montre que la distribution du niveau de gris varie selon la nature de chaque texture. La recherche des lois et des paramètres est facilitée par l'utilisation du système de distribution de Pearson. Ce système contient un nombre important de familles de lois, qui diffèrent par la forme de leur densité. Dans cet article, nous proposons une méthode de segmentation qui tient compte de la variété des lois au sein de l'ensemble des classes des images. Nous utilisons l'algorithme SEM pour déterminer de manière itérative l'ensemble des paramètres relatifs à chaque classe: probabilités a priori et paramètres de forme. Nous évaluons alors les performances de notre algorithme sur des images simulées et des images du SAR embarqué sur SEASAT