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目标跟踪是一个重要的元素incomputer愿景,如机器人导航、自动视频索引,和视觉
监测安全目的。因为一个跟踪系统应该能够
跟踪多个目标和检索正确的身份的每个目标在
不同的情况下,大多数跟踪算法利用了两个主要的
组件,该物体的视觉特征和时空的预测。
在过去的几十年里,许多trackingmethods已经提出了解决跟踪问题基于粒子
过滤器。这些方法基本上执行概率传播过程
使用一个随机运动模型得到的后验估计
没有严格的线性高斯假设分布有关
过渡和似然模型。颜色和分割线索或像素明智
出现-状态模型被应用到粒子滤波器。马可夫链蒙地
卡洛(采样)方法被用来降低成本的computa一对
在多目标高维状态空间跟踪- ing。变异的
基于采样粒子滤波算法已经提出了解决特定的问题
如多个相互作用的目标,突然运动,序列与小
对象跟踪和多个运动模型。

目标跟踪是计算机视觉的一个重要因素，如机器人导航，自动视频索引，和视觉
为了安全监控。自跟踪系统应该能够
多目标跟踪和检索每个目标的正确身份
不同的情况下，大多数跟踪算法利用两次
组件，对象的视觉特征和时空预测。
在过去的几十年中，已经提出了许多trackingmethods解决跟踪问题，基于粒子
滤波器。这些方法基本上执行一个概率传播过程
使用随机运动模型得到的后验估计
无限制的线性高斯分布假设
转型与似然模型。颜色和分割信息或像素明智
出现性能模型被应用到粒子滤波。马尔可夫链蒙特卡罗
蒙特卡罗（MCMC）方法被用来减少计算的费用
高维状态空间的多目标跟踪的ING。变种的
基于粒子滤波的MCMC方法已经提出解决具体问题
如多个交互的目标，突然的运动序列，小
目标跟踪，多运动模型。