Proposta de um filtro de partículas por reamostragem de importância híbrida para rastreamento visual

Abstract

O rastreamento mediante visão computacional constitui um campo de amplo pesquisa tendo em conta todas as aplicações possíveis. Para conseguir um bom desempenho do sistemas de rastreamento, propõem-se algoritmos estocásticos que lidam com problemas do ruido no sistema e na adquisição das observações do entorno. Dentre os métodos estocásticos encontrase o filtro de partículas. Este filtro tem bom desempenho lidando com não-gaussianos, nãolineares, 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 dinâmico 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. Os resultados obtidos demostram que o método de rastreamento consegue um melhor desenvolvimento que o filtro padrão nas situações que precisam de um modelo do movimento do objeto a ser rastreado como são as sequências descritas.