本文來自百度文檔 還有一篇比較好的博文 1. 粒子濾波理論 粒子濾波通過非參數化的蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬方法來實現遞推貝葉斯濾波，適用於任何能用狀態空間模型描述的非線性系統，精度可以逼近最優估計。 1.1. 貝葉斯濾波 動態系統的目標跟蹤問題可以通過下圖的狀態空間模型來描述 ...

基本思想 所謂粒子濾波就是指：通過尋找一組在狀態空間中傳播的隨機樣本來近似的表示概率密度函數，用樣本均值代替積分運算，進而獲得系統狀態的最小方差估計的過程，這些樣本被形象的稱為“粒子”，故而叫粒子濾波。采用數學語言描述如下: 對於平穩的隨機過程, 假定k - 1 時刻系統的后驗概率密度 ...

基於粒子濾波的目標追蹤 particle filter object tracking 讀"K. Nummiaro, E. Koller-Meier, L. Van Gool. An adaptive ...

1、退化現象，隨着濾波迭代次數的增加，大部分粒子的權重會變得很小，只有很少的粒子具有較大的權重。 2、退化現象會造成：1）后驗概率只由少數幾個權重較大的粒子表示，大多粒子對后驗概率密度貢獻接近於0 2）造成計算資源的浪費，使大量的計算浪費在對狀態估計貢獻甚微的粒子點上。 3、減少退化現象 ...

上學的時候每次遇到“粒子濾波”那一堆符號，我就暈菜。今天閑來無事，搜了一些文章看，終於算是理解了。下面用白話記一下我的理解。 問題表述： 某年月，警方（跟蹤程序）要在某個城市的茫茫人海（采樣空間）中跟蹤尋找一個罪犯（目標），警方采用了粒子濾波的方法。 1. 初始化： 警方找來了一批警犬 ...

高斯公式： \[G(x,y)=\frac{1}{{2\pi{\sigma ^2}}}{e^{ - \frac{{{x^2} + {y^2}}}{{2{\sigma ^2}}}}}\ \] 代碼 結果 結論 按公式編寫：先構造 x 和 y 軸方向的數值刻度，形成 ...

基於頻域的低通濾波（二維信號——圖像） 算法分析 傅里葉變換，將灰度圖由f(x,y)->F(u,v)(空域轉頻域),得到圖像在頻域中的頻譜（在頻譜中低頻信號分布在頻譜的四個角落，其余部分為高頻信號，這樣的分布難以濾出高頻或低頻信號） 中心化，將頻譜F(u,v)中心化 ...

1）初始化階段-提取跟蹤目標特征 該階段要人工指定跟蹤目標，程序計算跟蹤目標的特征，比如可以采用目標的顏色特征。具體到Rob Hess的代碼，開始時需要人工用鼠標拖動出一個跟蹤區域，然后程序自動計算該區域色調(Hue)空間的直方圖，即為目標的特征。直方圖可以用一個向量來表示，所以目標特征就是一個 ...