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HAL : hal-00421055, version 1

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IEEE International Conference on Image Processing, France (2009)
M2SIR : A multi modal sequential importance resampling algorithm for particle filters
Yann Goyat 1, Thierry Chateau 2, Laurent Trassoudaine 2
(07/11/2009)

We present a multi modal sequential importance resampling particle filter algorithm for object tracking. We consider a hidden state sequence linked to several observation sequences given by different sensors. In a particle filter based framework, each sensor provides a likelihood (weight) associated to each particle and simple rules are applied to merge the different weights such as addition or product. We propose an original algorithm based on likelihood ratios to merge the observations within the sampling step. The algorithm is compared with classic fusion operations on toy examples. Moreover, we show that the method gives satisfactory results on a real vehicle tracking application.
1 :  Division Entretien, Sécurité et Acoustique des Routes (LCPC/ESAR)
LCPC – PRES Université Nantes Angers Le Mans (UNAM)
2 :  Laboratoire des sciences et matériaux pour l'électronique et d'automatique (LASMEA)
CNRS : UMR6602 – Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II
Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image

Informatique/Traitement du signal et de l'image
TRAITEMENT DES DONNEES – TRAITEMENT DES IMAGES – ALGORITHME

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