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卡尔曼滤波器和贝叶斯滤波器鲁鹏人工智能学院北京邮电大学基于贝叶斯滤波器的目标跟踪IsardM,BlakeA.CONDENSATION—ConditionalDensityPropagationforVisualTracking[J].InternationalJournalofComputerVision,1998,29(1):5-28.今日主题贝叶斯滤波器卡尔曼滤波器粒子滤波器贝叶斯滤波器在贝叶斯框架下，融合预测信息与有噪声的观测信息实现目标状态的估计称为贝叶斯滤波。其中，预测信息记录了目标状态的先验，观测信息表达了目标状态的似然。状态与观测状态通常为位置、姿态、速度、加速度等观测通常为位置、速度等可测量，但存在噪声。Source:DerekHoiem贝叶斯滤波器求解的基本步骤

贝叶斯滤波器更新观测标答Source:DerekHoiem动态模型<7

>

……动态模型<8

>动态模型隐马尔可夫模型线性高斯模型非线性非高斯模型解码问题卡尔曼滤波问题粒子滤波问题

……两个基本假设

贝叶斯滤波器的递归

贝叶斯滤波器的递归

贝叶斯滤波算法

滤波结果：动态模型<13

>

……动态模型隐马尔可夫模型线性高斯模型非线性非高斯模型解码问题卡尔曼滤波问题粒子滤波问题今日主题贝叶斯滤波器卡尔曼滤波器粒子滤波器动态模型<15

>动态模型线性高斯模型非线性非高斯模型卡尔曼滤波问题粒子滤波问题

…卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器(1D)卡尔曼滤波器(1D)特殊情况：1.仅考虑预测2.仅考虑观测卡尔曼滤波器(1D)特殊情况：1.仅考虑预测2.仅考虑观测卡尔曼滤波器例子：卡尔曼滤波器NextFrame预测修正更新位置，速度等.观测真实数据来源:DerekHoiem今日主题贝叶斯滤波器卡尔曼滤波器粒子滤波器动态模型

…动态模型线性高斯模型非线性非高斯模型卡尔曼滤波问题粒子滤波问题

贝叶斯滤波（回顾）

滤波结果：重要性采样

蒙特卡洛采样

重要性采样

粒子滤波问题与重要性采样

重要性采样粒子滤波

粒子滤波器

此时推导可得

粒子滤波器

此时推导可得

问题：粒子权重退化粒子滤波器此时

解决方案：重采样

问题：粒子权重退化之前粒子滤波算法粒子重采样IsardM,BlakeA.CONDENSATION—ConditionalDensityPropagationforVisualTracking[J].InternationalJournalofComputerVision,1998,29(1):5-28.重采样算法粒子滤波跟踪展示IsardM,BlakeA.CONDENSATION—ConditionalDensityPropagationforVis

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