2018-8-22-粒子滤波

一直都觉得粒子滤波是个挺牛的东西，每次试图看文献都被复杂的数学符号搞得看不下去。一个偶然的机会发现了Rob Hess(http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/)实现的这个粒子滤波。从代码入手，一下子就明白了粒子滤波的原理。根据维基百科上对粒子滤波的介绍(http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter)，粒子滤波其实有很多变种，Rob Hess实现的这种应该是最基本的一种，Sampling Importance Resampling (SIR)，根据重要性重采样。下面是我对粒子滤波实现物体跟踪的算法原理的粗浅理解：

1）初始化阶段-提取跟踪目标特征

该阶段要人工指定跟踪目标，程序计算跟踪目标的特征，比如可以采用目标的颜色特征。具体到Rob Hess的代码，开始时需要人工用鼠标拖动出一个跟踪区域，然后程序自动计算该区域色调(Hue)空间的直方图，即为目标的特征。直方图可以用一个向量来表示，所以目标特征就是一个N*1的向量V。

2）搜索阶段-放狗

好，我们已经掌握了目标的特征，下面放出很多条狗，去搜索目标对象，这里的狗就是粒子particle。狗有很多种放法。比如，a)均匀的放：即在整个图像平面均匀的撒粒子(uniform distribution)；b)在上一帧得到的目标附近按照高斯分布来放，可以理解成，靠近目标的地方多放，远离目标的地方少放。Rob Hess的代码用的是后一种方法。狗放出去后，每条狗怎么搜索目标呢？就是按照初始化阶段得到的目标特征(色调直方图，向量V)。每条狗计算它所处的位置处图像的颜色特征，得到一个色调直方图，向量Vi，计算该直方图与目标直方图的相似性。相似性有多种度量，最简单的一种是计算sum(abs(Vi-V)).每条狗算出相似度后再做一次归一化，使得所有的狗得到的相似度加起来等于1.

3）决策阶段

我们放出去的一条条聪明的狗向我们发回报告，“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”...那么目标究竟最可能在哪里呢？我们做次加权平均吧。设N号狗的图像像素坐标是(Xn,Yn),它报告的相似度是Wn,于是目标最可能的像素坐标X = sum(Xn*Wn),Y = sum(Yn*Wn).

4）重采样阶段Resampling

既然我们是在做目标跟踪，一般说来，目标是跑来跑去乱动的。在新的一帧图像里，目标可能在哪里呢？还是让我们放狗搜索吧。但现在应该怎样放狗呢？让我们重温下狗狗们的报告吧。“一号狗处图像与目标的相似度是0.3”,“二号狗处图像与目标的相似度是0.02”,“三号狗处图像与目标的相似度是0.0003”,“N号狗处图像与目标的相似度是0.013”...综合所有狗的报告，一号狗处的相似度最高，三号狗处的相似度最低，于是我们要重新分布警力，正所谓好钢用在刀刃上，我们在相似度最高的狗那里放更多条狗，在相似度最低的狗那里少放狗，甚至把原来那条狗也撤回来。这就是Sampling Importance Resampling，根据重要性重采样(更具重要性重新放狗)。

(2)->(3)->(4)->(2)如是反复循环，即完成了目标的动态跟踪。

根据我的粗浅理解，粒子滤波的核心思想是随机采样+重要性重采样。既然我不知道目标在哪里，那我就随机的撒粒子吧。撒完粒子后，根据特征相似度计算每个粒子的重要性，然后在重要的地方多撒粒子，不重要的地方少撒粒子。所以说粒子滤波较之蒙特卡洛滤波，计算量较小。这个思想和RANSAC算法真是不谋而合。RANSAC的思想也是(比如用在最简单的直线拟合上)，既然我不知道直线方程是什么，那我就随机的取两个点先算个直线出来，然后再看有多少点符合我的这条直线。哪条直线能获得最多的点的支持，哪条直线就是目标直线。想法非常简单，但效果很好。

原文：http://www.cnblogs.com/yangyangcv/archive/2010/05/23/1742263.html

2018-8-22-粒子滤波相关推荐

粒子滤波实现物体跟踪
转自http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/16/2082267.html 粒子滤波实现物体跟踪的算法原理: 1)初始化阶段-提取跟踪目标特 ...
机器人学习--粒子滤波定位-MATLAB仿真1
坐标系下,给定几个路标 landmarks,机器人行走路线是一个圆,60秒的行走时间,每秒更新一次结果,MATLAB仿真运动更新过程,以及结果的误差图显示. 代码: function [] = par ...
卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波原理
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布,只是由于针对特定条件的不同,可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解(KF.EKF.UKF),也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率(PF ...
粒子滤波（particle filtering）梳理
本文根据MLaPP第23章,从importance sampling开始梳理,直至导出粒子滤波,并给出相应的范例程序.rejection sampling太简单,就不介绍了. 1. Importanc ...
无人驾驶8：粒子滤波定位(优达学城项目)
优达学城无人车定位的项目实现: 粒子滤波算法流程图粒子滤波的伪代码: step1:初始化理论上说,当粒子数量足够多时,能准确地呈现贝叶斯后验分布,如果粒子太少,可能漏掉准确位置,粒子数量太多,会拖 ...
Particle Filter Tutorial 粒子滤波：从推导到应用
转载自作者白巧克力亦唯心的文章:粒子滤波文章目录 1.贝叶斯滤波 2.蒙特卡洛采样 3.重要性采样 4.SIS Filter(Sequential Importance Sampling) 5.重采 ...
【SLAM基础入门】贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波笔记（2）
基于B站老王的贝叶斯滤波.卡尔曼滤波.粒子滤波 Bilibili 文章目录第三部分:随机过程的贝叶斯滤波BF 第四部分:卡尔曼滤波KF 第三部分:随机过程的贝叶斯滤波BF 随机过程包含一系列随机变量 ...
粒子滤波和蒙特卡洛定位
算法主要过程如下: 1.根据观测更新粒子权重 2.根据权重resample,也就是根据权重更新所有粒子位置,并使得所有粒子权重恢复到一样. 3.利用一个模型让所有粒子随着robot的移动而移动. 无公 ...
【SLAM基础入门】贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、粒子滤波笔记（1）
贝叶斯滤波.卡尔曼滤波.粒子滤波 (https://www.bilibili.com/video/BV1HT4y1577g?spm_id_from=333.999.header_right.histo ...
蒙特卡洛粒子滤波定位算法_粒子滤波——来自哈佛的详细的粒子滤波器教程【1】...
本文原版链接:https://www.seas.harvard.edu/courses/cs281/papers/doucet-johansen.pdf 本文是哈佛大学相关研究人员于2008年发表的一 ...

2018-8-22-粒子滤波

2018-8-22-粒子滤波相关推荐

最新文章

热门文章