@InProceedings{1983_003-0009_10655,
	author = "Roman S. RUTMAN and Luiz M. CABRAL",
	title = "Maneuver detection using descriptive regularization",
	booktitle = "9° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "1983",
	publisher = "GRETSI, Groupe d’Etudes du Traitement du Signal et des Images",
	number = "003-0009",
	pages = "p. 233-238",
	month = "may # 16--20",
	address = "Nice",
	doi = "",
	pdf = "1983_003-0009_10655.pdf",
	abstract = "On traite ici le problème de la détection de manoeuvre qui se produit dans l'analyse de la motion de véhicule comme un problème inverse improprement posé de l'estimation du signal. On définit la manoeuvre comme l'occurence d'une variation considerable et localisée de la courbure du trajectoire. Du fait que ce problème soit improprement posè, l'évaluation directe numérique de la courbure en fonction du temps ou de la distance impliquerait la différentiation répétée des données du trajectoire, possiblement en présence du bruit à haut niveau. Afin de contourner ces difficultés, une technique convenable de régularisation, utilisant l'information à priori tant sur les statistiques que sur la forme du signal à être recupere, fut développée. On définit un problème variationel en utilisant une formule de la vraisemblance maximum sous les statistiques due signal et du bruit. L'information à priori de la forme du signal est utilisée pour imposer des constraintes sur la solution. Un algorithme iteratif est présenté afin de résoudre le problème de l'optimisation convex contrainte qui en résulte. L'algorithme pourvoit aux besoins des deux assomptions fondamentales sur la forme du signal à être recupéré. Les applications pourraient comprendre les moyens d'éviter les collisions de navires, le repérage passif et le contrôle du traffic aérien."
}