Filtro de Partículas por Reamostragem de Importância Híbrida
O Filtro de Partículas no rastreamento visual
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O rastreamento mediante visão computacional constitui um campo de ampla pesquisa tendo em conta todas as aplicações possíveis. Para conseguir um bom desempenho do sistemas de rastreamento, propõemse algoritmos estocásticos que lidam com problemas do ruido no sistema e na adquisição das observações do entorno. Dentre os métodos estocásticos encontra-se o filtro de partículas. Este filtro tem bom desempenho lidando com não-gaussianos, não-lineares, e multi-módulo problemas; quando os objetos rastreados não apresentam oclusões.Neste trabalho propõe-se um filtro de partículas c...
O rastreamento mediante visão computacional constitui um campo de ampla pesquisa tendo em conta todas as aplicações possíveis. Para conseguir um bom desempenho do sistemas de rastreamento, propõemse algoritmos estocásticos que lidam com problemas do ruido no sistema e na adquisição das observações do entorno. Dentre os métodos estocásticos encontra-se o filtro de partículas. Este filtro tem bom desempenho lidando com não-gaussianos, não-lineares, e multi-módulo problemas; quando os objetos rastreados não apresentam oclusões.Neste trabalho propõe-se um filtro de partículas com comportamento inercial que permita obter um comportamento robusto do rastreamento nos casos quando uma oclusão ocorrer mantendo o comportamento cinemático do objeto, ação alcançada com a estimação da variação da posição ao longo dos frames anteriores à oclusão. Além de tratar as oclusões, o método exibe um ótimo desempenho em sequências com mudanças de iluminação, modificações bruscas de trajetória, com fundo variável e aqueles na qual existem mais de um alvo a rastrear.
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