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O rastreamento visual de objetos em vídeos representa um importante problema na área de visão computacional pelo grande número de aplicações envolvidas e pelo grau de complexidade que pode ser apresentado. Como exemplo de aplicações, podemos citar sua utilização em áreas como robótica móvel, medicina, automação de processos industriais até aplicações mais tradicionais como vigilância e monitoramento de tráfego. A complexidade do rastreamento se deve principalmente à interação do objeto rastreado com outros elementos da cena do vídeo, às mudanças de iluminação, mudanças abruptas do movimento do alvo, qualidadedo vídeo, e deformações da forma do objeto devido a rotações fora e dentro do plano da cena. Neste contexto, uma das metodologias propostas para lidar com estes desafios consiste na utilização do Filtro de Partículas como uma estimativa estocástica do sistema de rastreamento. Este trabalho desenvolve uma metodologia aplicando o Filtro de Partículas baseadono método de Monte Carlo via Cadeias de Markov com uma amostragem híbrido com o objetivo de melhorar a robustez do método de rastreamento, se utilizam n filtros independentes.
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