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O rastreamento de objetos em vídeos representa um importante problema na área de processamento de imagens, quer seja pelo grande número de aplica‡äes envolvidas, ou pelo grau de complexidade que pode ser apresentado. Métodos de filtragem estocástica, utilizados para o rastreamento de objetos, como os Filtros de Partículas nÆo apresentam resultados satisfatórios na presen‡a de oclusäes totais, onde temos uma descontinuidade na trajetória do objeto. Portanto torna-se necessário o desenvolvimento de métodos específicos para tratar o problema de oclusÆo total. Nesse trabalho, nós desenvolvemos uma abordagem para tratar o problema de oclusÆo total no rastreamento de objetos utilizando Filtro de Partículas baseados em Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCCM) com fun‡Æo geradora de partículas adaptativa.

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Alessandro Bof de Oliveira é bacharel em física e possui mestrado e doutorado em ciência da computa‡Æo pela UFRGS. Patrícia Bof é bacharel em física e mestre em sensoriamento remoto pela UFRGS. Ambos desenvolvem projetos na área de processamento de imagens com ênfase em rastreamento de objetos, análise de formas e sensoriamento remoto.

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