Cet article met l'accent sur certains problèmes survenant lors de l'identification de modèles paramétriques du mouvement dans les séquences d'images par des méthodes différentielles, entrainant ainsi un mauvais comportement des algorithmes mis en oeuvre. Des solutions appropriées sont proposées, rendant ces techniques particulièrement efficaces, même pour l'estimation de mouvements de forte amplitude
International audienceDans ce papier, une méthode d'identification dynamique pour des systèmes non l...
Nous nous proposons de réaliser l'identification aveugle d'un mélange linéaire quadratique de compos...
Dans ce papier nous commençons par présenter un problème concret qui se pose en transmission de donn...
Cet article présente une méthode réalisant conjointement l'identification de modèles de mouvement da...
Des nombreux problèmes en traitement du signal peuvent être approchés en utilisant des modèles param...
L'influence de nombreux facteurs non contrôlables provoque des fluctuations aléatoires des caractéri...
La thèse considère la classification aveugle de modulations linéaires en communication numérique sur...
Le démélange d'images hyperspectrales vise à extraire les spectres des matériaux purs de la scène ob...
National audienceOn souhaite reconstruire en ligne un signal à échantillons manquants. Lorsque la pe...
Nous avons développé un modèle unidimensionnel de propagation de microondes en milieu stratifié. Il ...
Cette thèse porte sur l'estimation et l'analyse du mouvement dans les séquences d'images. L'étape d'...
L'identification des paramètres dynamiques des robots est généralement basée sur l'utilisation du mo...
International audienceDans ce travail nous abordons le problème de l'estimation, en présence de brui...
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L'identification de modèles paramétriques constitue un domaine de recherche vivant où se rejoignent ...
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