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 ARTICLE VOL 35/3-4 - 2018  - pp.331-340  - doi:10.3166/ts.35.331-340
TITRE
Une nouvelle méthode de match moving basée sur la variété de groupe de Lie

TITLE
A novel video target tracking method based on lie group manifold

RÉSUMÉ

Cet article intègre l'algorithme de filtrage particulaire (PF en anglais) à la théorie de groupe de Lie dans un algorithme de match moving innovant. Cet algorithme décrit les caractéristiques de cible avec la matrice de covariance et exprime les changements de position et de forme de cible en prenant en compte les statistiques spatiales et temporelles. Cette recherche présente trois innovations: l’équation d’état et l’équation d’observation du filtrage particulaire sous la variété Riemannienne ont été dérivées, la distance géodésique sous la variété Riemannienne a été définie et un nouveau système de filtrage particulaire a été développé sur la base de la variété de groupe de Lie et appliqué au match moving. L'algorithme proposé a été testé dans les expériences de suivi sur deux vidéos ciblés. Les résultats expérimentaux montrent que, par rapport à l'algorithme filtrage particulaire traditionnel basé sur l'espace vectoriel d'Euler (EVPF en anglais), l'algorithme proposé bénéficie d'une bonne robustesse et d'un bon effet de suivi malgré la dégradation des particules, l'occlusion et la déformation de la cible. Les résultats de la recherche offrent une nouvelle alternative pour diverses applications basées sur le match moving.



ABSTRACT

This paper integrates the particle filtering (PF) algorithm with the Lie group theory into an innovative video target tracking algorithm. This algorithm describes the target features with covariance matrix,and expresses the position and shape changes ofthe target, considering the spatial and temporal statistics. There are three innovations in this research: the state equation and observation equation ofthe PF under the Riemannian manifold were derived, the geodesic distance under the Riemannian manifold was defined, and a novel PF framework was developed based on the Lie group manifold and applied to video target tracking. The proposed algorithm was tested in the tracking experiments on two video targets. The experimental results showthat, compared to the traditional PF algorithm based on the Euler vector space (EVPF), the proposed algorithm enjoys good robustness and tracking effect despite the particle degradation, target occlusion and target deformation. The research findings provide a new alternative for various applications based on target tracking.



AUTEUR(S)
Haohai FU, Jun XU, Hua ZHANG, Min ZHANG, Xinxin XU

MOTS-CLÉS
match moving, groupe de Lie, variété riemannienne, filtrage particulaire.

KEYWORDS
target tracking, lie group, riemannian manifold, particle filtering (PF).

LANGUE DE L'ARTICLE
Anglais

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