1樓：柳凌峰
粒子濾波和卡爾曼濾波都是通過乙個內部比較準確的相對變化測量源去修正乙個外部比較不準確的絕對觀測值。
它們同屬於貝葉斯濾波。
這個不屬於剪枝。實際上每次的修正都是面向正確的位置進行修正，而不是在眾多可能的情況中獲取最優解。HMM濾波或可以實現剪枝，但是HMM存在生存路徑長度，因而不是完全的剪枝。
卡爾曼濾波相比粒子濾波在於對線性的對映關係下計算量要小很多，而且對非線性的對映可以採用EKF (1階泰勒級數逼近），或者UKF（3階泰勒級數逼近）。
粒子濾波的優點在於它是model-free。缺點在於計算量大，和容易陷入die-out的局面。
用在視覺跟蹤上，起到的作用本質還是減小判斷的錯誤。
2樓：子璇
首先題主需要明確「狀態」和「觀測」之間的區別，狀態是不能直接得到的，只能通過觀測來估計。
一般的狀態空間模型如下：
其中是n時刻的狀態，是n時刻的觀測，是狀態轉移函式，是n時刻的模型雜訊（模型不精確造成的誤差，比如認為目標是勻速運動的），是觀測函式，是n時刻的觀測雜訊（觀測裝置的不準確造成的誤差，比如把Meanshift求出來的均值當成真實位置）。
由於存在上述兩種雜訊，真實的狀態（可以包含位置、速度、加速度等等）是不能直接用觀測反推出來的。實際上即使不存在雜訊，對於不可逆的和也是不能求出的。這時候只能在某種最優準則下（MMSE或MAP等）得出乙個估計值。
粒子濾波器和卡爾曼濾波器就是用於估計狀態的估計器。
卡爾曼濾波器做了以下三個基本假設：
觀測雜訊和模型雜訊都是高斯的。
狀態轉移函式和觀測函式都是線性的。
以上各項均是時不變的。
在這些假設之下卡爾曼濾波器是MMSE準則（此時等價於MAP準則）下最優的狀態空間濾波器。粒子濾波器則可以去掉高斯假設和線性假設之後仍然保持最優，之所以卡爾曼濾波器還存在是因為複雜度比粒子濾波低得多。
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