Detta arbete föreslår en ny filtreringsalgoritm som utgör en utvidgning av Bayesian partikelfilter till Dempster-Shafer teorin. Vårt förslag löser problemet med flera mål genom att kombinera bevis från flera heterogena och opålitliga sensorer. Modelleringen av osäkerhet och brist på kunskap i vår strategi är särskilt attraktiv eftersom den inte kräver att specificera tidigare eller villkor som kan vara svåra att få i komplexa problem. Algoritmen används för att föreslå en ny lösning på multi-camera människor spårningsproblem i inomhusmiljöer. För varje partikel beräknas bevisen för att hitta den person som spåras vid partikelplatsen av varje sensor. Sensorerna ger också ett visst mått av bevis om deras tillförlitlighet. Tillförlitligheten beräknas utifrån den synliga delen av målen och deras ocklusioner. Bevis som samlats in från kamerauppsättningen sammansmältes med tanke på deras tillförlitlighet för att beräkna den bästa hypotesen. De experiment som genomförts i flera miljöer visar förslagets giltighet.
Munoz-Salinas m.fl. REF presenterar en utvidgning av partikelfilter till bevisteorin DempsterShafer.
Multi-camera people tracking using evidential filters
{'venue': 'Int. J. Approx. Reason.', 'journal': 'Int. J. Approx. Reason.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}