Abstract-Vi beskriver ett partikelfilter som effektivt hanterar samverkande mål-mål som påverkas av andra måls närhet och/eller beteende. Partikelfiltret innehåller en Markov slumpmässig fält (MRF) rörelse innan som hjälper till att upprätthålla identiteten på mål genom en interaktion, avsevärt minska spåraren fel. Vi visar att denna MRF tidigare kan enkelt implementeras genom att inkludera en ytterligare interaktionsfaktor i vikten vikter av partikelfiltret. Beräkningskraven för det resulterande flermålsfiltret gör det dock oanvändbart för ett stort antal mål. Följaktligen ersätter vi det traditionella provtagningssteget i partikelfiltret med ett nytt provtagningssteg från Markov-kedjan Monte Carlo (MCMC) för att få ett effektivare MCMC-baserat flermålsfilter. Vi visar också hur man utökar detta MCMC-baserade filter för att ta itu med ett varierande antal samverkande mål. Slutligen presenterar vi både kvalitativa och kvantitativa experimentella resultat som visar att de resulterande partikelfiltren handlar effektivt och effektivt med komplicerade målinteraktioner.
Till exempel spårade REF flera, interagerar myror i 2D från en enda vy med partikelfiltrering med en Markov Chain Monte Carlo provtagning steg för att lösa multi-mål spårning problem.
MCMC-based particle filtering for tracking a variable number of interacting targets
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}