Comparaison de fonctions de vraisemblance pour le suivi d’objets articulés

Encadrants : Séverine Dubuisson, Christophe Gonzales
Disponible : OUI

Spécialité : IMA
Nombre d'étudiants : 2
Description : Le but de ce projet est d'ajouter de fonctionnalités à une librairie de suivi d'objets articulés existant (développée par Christophe Gonzales). Cette librairie repose sur un framework de type filtrage particulaire et est utilisée pour suivre des objets articulés synthétiques ou réels (typiquement des personnes marchant dans une rue). Actuellement, la fonction de vraisemblance est très simple, car repose sur des histogrammes de couleur. Cela ne permet que difficilement de considérer les cas d'auto-occultation, d'occultation, ou de fonds dits fouillis. Le but de ce projet est d'ajouter à cette librairie de nouvelles fonctions de vraisemblance pour rendre le suivi plus robuste.
Pré-requis : Bon niveau en C++ Filtrage particulaire, suivi visuel
Travail demandé : Dans un premier temps, il faudra prendre en main la librairie, codée en C++ et la tester. Dans un deuxième temps, il faudra étudier de manière théorique les fonctions de vraisemblance utilisées pour le suivi d'objet articulé (travail bibliographique) Enfin, il faudra en coder. On pourra envisager une implémentation en CUDA pour accélérer les calculs.