algorithm - 粒子滤波算法应该如何初始化样本和权重？

Question

我应该使用冷凝算法来跟踪视频中移动的对象。对象的初始位置（例如边界框中心的坐标）和大小（边界框的宽度和高度）是已知的。

对象在笛卡尔平面上的位置和大小就是它的状态。给定对象的位置和大小的初始值，我应该如何初始化样本？另外，我应该如何初始化权重？

Answer 1

准确的起始位置

如果您确定知道起点/大小，那么您可以将所有样本设置为已知值。权重可以设置为您喜欢的任何值（例如全部相等），因为压缩算法的第一步将从旧样本中选择 N 个新样本。

（选择哪些样本取决于相对权重，但由于所有样本都是相同的，它总是会给出相同的答案。）

近似起始位置

如果您有一个近似的起始位置（例如，起始位置可能具有几个像素的精度），那么您可以通过选择样本来表示起始分布来获得更好的结果。

一种方法是在允许的值范围内选择样本，并将权重设置为 PDF 的相应值。然后，您需要第二次通过对权重进行归一化，以使权重之和等于 1。