L'analyse conjointe du mouvement et des déformations est cruciale dans un grand nombre d'applications de vision par ordinateur. Cette thèse propose d'introduire un filtre stochastique non linéaire afin de suivre une courbe libre dans le temps. L'approche proposée est implémentée à travers un filtre particulaire incluant des mesures colorimétriques caractérisant respectivement la cible et le fond. La dynamique impliquée est formulée sous la forme d'une équation différentielle stochastique. Cela permet d'avoir une représentation continue de la trajectoire de la courbe, et d'être ainsi capable d'en déduire les déformations entre images. La courbe est définie par une courbe de niveau implicite, et la dynamique stochastique s'exprime sur cette dernière. Cela prend la forme d'une équation différentielle stochastique avec un mouvement Brownien de faible dimension. Dans ces modèles d'évolution sont combinés les informations de mouvement locales extraites des images et un modèle d'incertitude de la dynamique. Le filtrage associé proposé pour le suivi de courbes appartient ainsi à la famille des filtrages particulaires conditionnels. Ses capacités sont vérifiées sur différentes séquences contenant des objets fortement déformables.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00763157 |
| Date | 08 December 2012 |
| Creators | Avenel, Christophe |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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