Contours actifs géodésiques et ensembles de niveau pour la détection et le suivi d'objets en mouvement

Cet article présente un nouveau cadre variationnel pour détecter et suivre plusieurs objets en mouvement dans des séquences d'images. La détection de mouvement est effectuée à l'aide d'un cadre statistique pour lequel la fonction de densité de différence inter-image observée est approximée à l'aide d'un modèle de mélange. Ce modèle est composé de deux composantes, à savoir, la composante statique (arrière-plan) et la composante mobile (objets en mouvement). Les deux composantes ont une moyenne nulle et obéissent à une loi laplacienne ou gaussienne. Ce cadre statistique est utilisé pour fournir les limites de détection de mouvement. De plus, le cadre original est utilisé pour fournir les limites des objets en mouvement. Ensuite, le problème de détection et de suivi est abordé dans un cadre commun qui emploie une fonction objectif de contour actif géodésique. Cette fonction est minimisée à l'aide d'une méthode de descente de gradient. Une nouvelle approche nommée Hermes est proposée, qui exploite des aspects des algorithmes de propagation de front bien connus et se compare favorablement à eux. Des résultats expérimentaux très prometteurs sont fournis à l'aide de séquences vidéo réelles.