Intégration d’informations spatiales floues dans le filtre particulaire : application au suivi de formes
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چکیده
With the aim of object tracking in video sequences, we suggest to estimate both the parameters (dynamics, shape) and the state (position), by a sequential Monte-Carlo method, the particle filter. We then model spatial information characterized by a small number of classes by fuzzy sets, which can be fixed or learned. For instance, an information of direction is modeled by four fuzzy sets representing the four cardinal directions (the classes in this case), and a direction parameter (an angle) can belong to one of these fuzzy sets. The estimation of this membership is used in the filter and the tracking algorithm. This methodology is generic as it allows manipulating several kinds of fuzzy information (spatial relations, shape constraints) which are then directly integrated into the particle filter.
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