Dis ussion

A partir de esévaluations,noustironsquelquesenseignementsdanslaperspe tive du hapitresuivantquidé ritdesstratégiesdeltrageparti ulaireexploitantlesmesures dé rites i i.

Con ernant les fon tions de mesure

La fon tion de mesure

F 2

basée surl'image de distan esur les ontours, peu utili- séedansun ontexteparti ulaire (ex epté[Giebelet al.,2004℄),ore desperforman es similairesà lafon tion

F 1

maispermet un gainsubstantielen temps de al ul à partir

de

N

∼ 150

parti ules.

Lesfon tionsasso iantplusieurs attributsont logiquementun pouvoirdis riminant supérieur, maisau détriment du temps de al ul. L'asso iationde troisattributs n'ap- portepasd'améliorat ionsigni ative.Lafon tiondemesure

F 2C2

,développéeinitiale- ment dans[Brèthes et al., 2004b℄, donne debonsrésultatsmaisson temps d'éxé ution estplusélevépournosltresqui omportent lassiquemententre

100

et

400

parti ules. Con ernantlapré ision, ilestopportundeprivilégier, seul ounon,l'attributforme dans les fon tions de mesure asso iéesà la pondération nale desparti ules durant le

Au vude esremarques et desgraphiques pré édents, lafon tion de mesure

F 2C1

oreunbon ompromisvis-à-visdes ritères mentionnésetseradon largementutilisée par ailleurs dans nos ltres. Sans onnaissan e a priori sur la forme de la ible ou dans un ontexte de surveillan e (distan e à la ible importante), nous privilégierons lafon tion

C1

, fon tion assez dis riminante et peu pré ise pour un temps d'éxé ution trèsfaible.L'initialisation dumodèlede ouleurasso iépeutêtreréaliséaumoyend'un déte teurde mouvement qui indiquelaprésen ed'une ible dansl'image.

Con ernant les fon tions d'importan e

Lafon tiond'importan e

F D

esttrèsperformantemaiselleserestreintàladéte tion desvisages quasisment fronto-parallèles et pro hes de la améra (

< 3m

). Cedéte teur permetdedémarreruneintera tionH/Retdon de(ré)-initiali serunpro essusdesuivi à ourteetmoyennedistan e.Enligne,ilseraasso iéàd'autresdéte teurs,parexemple ledéte teurde régionspeau (fon tionFSBD) quiest ertesgénérateur defauxpositifs maispeu oûteux en temps d'éxé ution

Au vudugraphique 3.37,il estpréférablede ne pasbaserlafon tion d'importan e uniquement sur l'attribut mouvement. Cette remarque est orroborée par le ontexte appli atif :la ible observéeest par natureen mouvement intermittent . Dans e adre, ilestsouvent judi ieuxdepla erles parti ulesselon unefon tiond'importan e relative au mouvement apparent mais également selon une dynamique  entrée sur l'état ourant [Pérez et al.,2004℄.

Une alternative onsiste à asso ier i i en ore mouvement et blobs peau (fon tion d'importan e

SBM D

) qui donne, d'après les graphiques, des résultats orre ts en termesde déte tion ettemps d'éxé ution.

3.6 Con lusion

Pour notre problématique de l'intera tion Homme/Robot, nous avons présenté dans e hapitre diérentes mesures visuelles et stratégies asso iées an de les om- biner/fusionnerdansunalgorithme deltrage parti ulaire .Une évaluationde esstra- tégies en termes de pouvoir dis riminant et temps de al ul a également été proposée enn de hapitre.

Le formalisme dultrage parti ulaire permet d'asso ier aisément plusieurs mesures dans les fon tions d'importan e ou de mesure. Relativement peu de travaux dans la littératureexploitent ettepossibilité.Nouspouvons iteri i lestravauxde Isardet al. dans[Isard et al.,1998b℄et Pérezet al.dans[Pérezet al.,2004℄.Cesappro hesrestent souvent onnées àun nombre restreint de primitives visuelles.

Comparativement à [Pérezet al.,2004℄, nous présentons i i un éventail plus large d'attributset surtout spé iquesà notre ontexteappli atif.La ouleurpeau,laforme ara téristique, entre autres, des membres orporels à suivre sont autant d'attributs

Pourlafusiondesattributs,Pérezetal.dans[Pérez et al.,2004℄proposentunalgo- rithmedeltragehiérar hisédanslequeldeuxmesuressont onsommées:(1)unemesure intermittent e pour éventuellement positionner e a ement les parti ules, (2) une me- sure persistante pour pondérer esdernières. Commeproposé dans e hapitre,il nous sembleintéressantde ombiner pluslargement lesmesures and'augmenter lepouvoir dis riminant des fon tionsd'importan e et surtout de mesure. Ainsi, lafon tion d'im- portan e pourra onsidérer des mesures persistantes tandis que la ombinaison/fusion demesuresdanslafon tiondemesuresemblepertinente,notamment pourlessystèmes adaptatifs qui, par dénition, autorisent l'évolution des paramètres de tout ou partie desmodèles demesure. Par exemple,une distributionlo ale de ouleur peut né essiter une miseà jour à haqueinstant image (relation 3.10),il estalors judi ieux de fusion- ner lamesureasso iéeave unattributforme.Ces deuxattributstrès omplémentaires limitent en pratique les dérives. Plus généralement et omme illustré en se tion 3.4.8, lafusionde plusieurs mesurespar multipli ati ondesvraisemblan es asso iéesestassez intuitive et immédiate.

La se tion3.4.7 présente, par ontre, desstratégies plusnesan de ombinerplu- sieursattributs dansuneseule et même fon tionde mesure.Dans e adre, nousavons proposé lors de travaux préliminaires [Brèthes et al.,2004b℄ un modèle de mesure ori- ginal ombinant ouleur etforme àtravers uneseule imagede distan eand'évaluerà faible oûtle ritère relatifà haqueparti ule.

Les diérents attributs et les stratégies de ombinaison ou fusion dé rites i i sont reprisdans le hapitre suivant,qui présente diversesfon tionnalités de suivipar vision mono ulaire ouleuràpartirdeltresparti ulaire sdédiés.Cesfon tionnalitésrépondent àdess énarios- lésren ontréslorsdel'intera tionentreunrobotguidedemuséeetl'un desvisiteurs.

Les travaux de e hapitre ont majoritairement ontribués aux publi a- tions [Menezes et al.,2003℄ et [Brèthes etal., 2004b℄ ainsi qu'à la soumission de [Brèthes et al.,2006b℄.

Suivi pour l'intera tion

Homme-Robot

Dansle hapitre2,nousavonsprésentédiérentesstratégiesdeltrageparti ulaire . Le hapitre3adé rit unensembledefon tionsd'importan eetdemesurereposant sur divers attributs visuels. Dans e hapitre, nous proposons des fon tionnalités de suivi asso iées à diérentes modalités d'intera tio n entrel'homme et un robot, i i un robot guidedemusée. Troismodalitéssontdénies i-après.Diversesstratégiesdeltrage impliquantdiversattributsvisuelssontproposéespuisévaluées surdesséquen es-types relativesà esmodalités.

Dans le document Suivi visuel par filtrage particulaire. Application à l'interaction homme-robot (Page 96-99)