Uso del flujo óptico en algoritmos probabilísticos de seguimiento

Resumen

El flujo óptico constituye una característica de gran interés en procesamiento de imágenes, De hecho, disponiendo de una estimación totalmente precisa y completa el flujo en todos los cuadros de una secuencia y conociendo las posiciones de los objetos que la integran, podrían ser empleado de forma directa para llevar a cabo tareas de seguimiento. Sin embargo, el cálculo del flujo presenta serias dificultades, debido, entre otras cosas, al gran número de fenómenos que intervienen en la formación de las imágenes en el sensor y a que las hipótesis que se utilizan suelen resultar insuficientes para caracterizarlo completamente. No obstante, existen múltiples algoritmos capaces de proporcionar estimaciones razonables de flujo, y además indicar en qué puntos de la imagen dichas estimaciones son más fiables. Los algoritmos probabilísticos han demostrado una gran adecuación a las tareas de seguimiento, ya que manejan de forma natural información incompleta o imprecisa. Más concretamente, los algoritmos de filtrado de partículas, com CONDENSATION, que representan las distribuciones de probabilidad involucradas en el proceso mediante conjuntos aleatorios de muestras, permiten trabajar en situaciones en las que dichas distribuciones no son Gaussianas. En esta Tesis se analiza el rendimiento de diferentes algoritmos de cálculo de flujo óptico en situaciones típicas de seguimiento, empleando varias medidas que permiten cuantificar los errores cometidos en el proceso de estimación del fujo. También se define una serie de mdoelos de observación basados en flujo óptico, válidos para ser empleados a la hora de hacer seguimiento mediante algoritmos de filtrado de partículas.