Enhancement of the state space exploration in sequential Monte Carlo methods for visual tracking - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Enhancement of the state space exploration in sequential Monte Carlo methods for visual tracking

Amélioration de l'exploration de l'espace d'état dans les méthodes de Monte Carlo séquentielles pour le suivi visuel

Résumé

In computer vision applications, visual tracking is an important and a fundamental task. Solving the tracking problematic based on a statistical formulation in the Bayesian framework has gained great interest in recent years due to the capabilities of the sequential Monte Carlo (SMC) methods to adapt to various tracking schemes and to take into account model uncertainties. In practice, the efficiency of SMC methods strongly depends on the proposal density used to explore the state space, thus the choice of the proposal is essential. In the thesis, our approach to efficiently explore the state space aims to derive a close approximation of the optimal proposal. The proposed near optimal proposal relies on an approximation of the likelihood using a new form of likelihood based on soft detection information which is more trustworthy and requires less calculations than the usual likelihood. In comparison with previous works, our near optimal proposal offers a good compromise between computational complexity and optimality.Improving the exploration of the state space is most required in two visual tracking applications: abrupt motion tracking and multiple object tracking. In the thesis, we focus on the ability of the near optimal SMC methods to deal with abrupt motion situations and we compare them to the state-of-the-art methods proposed in the literature for these situations. Also, we extend the near optimal proposal to multiple object tracking scenarios and show the benefit of using the near optimal SMC algorithms for these scenarios. Moreover, we implemented the Local PF which partition large state spaces into separate smaller subspaces while modelling interactions
Le suivi visuel constitue une tâche essentielle en vision par ordinateur. Les approches Bayésiennes sont largement utilisées aujourd’hui pour résoudre la problématique du suivi visuel. Notamment grâce aux possibilités offertes par les méthodes de Monte Carlo séquentielles (SMC) qui prennent en comptes les incertitudes du model et s’adaptent à des scenarios variés. L’efficacité des méthodes SMC dépend fortement du choix de la loi de proposition qui permet d’explorer l’espace d’état.Dans cette thèse, nous cherchons à améliorer l’exploration de l’espace d’état en approchant la loi de proposition optimale. Cette loi de proposition quasi-optimale repose sur une approximation de la fonction de vraisemblance, et ce en utilisant une information de détection souple qui est à la foi plus fiable et moins couteuse à calculer. En comparaison avec les travaux antérieurs sur le sujet, notre loi de proposition quasi-optimale offre un bon compromis entre l’optimalité et la complexité algorithmique. Améliorer l’exploration de l’espace d’état est nécessaire principalement dans deux applications du suivi visuel : Le suivi des mouvements abrupts et le suivi multi objet. Dans le cadre de cette thèse on a souligné la capacité des méthodes SMC quasi-optimales à traiter les mouvements abrupts, en les comparants aux méthodes proposées dans la littérature spécifiquement pour ce type de scenario. Aussi, on a étendu notre loi de proposition quasi-optimale pour le suivi multi objet et nous en avons démontré l’intérêt. Par ailleurs, on a implémenté le filtre particulaire Local qui partitionne l’espace d’état en sous-espaces indépendants de taille inférieure tout en modélisant des interactions
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03157858 , version 1 (03-03-2021)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03157858 , version 1

Citer

Mehdi Oulad Ameziane. Enhancement of the state space exploration in sequential Monte Carlo methods for visual tracking. Automatic. Ecole Centrale de Lille, 2017. English. ⟨NNT : 2017ECLI0007⟩. ⟨tel-03157858⟩
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