计算机视觉粒子滤波跟踪

Posted 2020-06-17

粒子滤波步骤

1.初始化随机选取N个点，权重统一赋值1/N

2.选取目标特征，颜色直方图等等，用于获取先验概率密度，对比相似度

3.确定状态转移矩阵，用于预测下一帧目标位置

循环开始

4.根据状态转移矩阵，对每个粒子，预测目标新位置

5.获得系统观测值，计算观测位置处特征

6.计算每个预测位置处特征，与观测处位置特征对比，相似度高的赋予较大的权重，反之，赋予较小的权重

7.对粒子加权获取当前的目标最佳位置

8.粒子重采样

循环结束

 

上面是我自己的理解，有些问题仍然不明白：

1.都有观测值了还修正，修正后的结果真得会更好一些吗？

2.粒子滤波理论中的重要性采样完全没体现出来，重要性采样究竟在哪里使用了？

3.粒子滤波理论中，为什么要模拟后验概率，其实际意义是什么？跟踪过程中哪里体现了？