小原/日誌/2008-12-05
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[[小原/日誌]]
CV分野(ComputerVision)~
観測ベクトルを用いて状態の推定を行う。~
状態の推定はマルコフ性を満たす(将来の状態が現在の状態にのみ左右される)~
***Kalman filter [#g5ce902b]
CV分野では限定的な利用
_利点
++線形解が与えられる(計算コストが小)~
++次のフレームの予測ができる~
++観測ノイズ、システムノイズを吸収できる~
_欠点
++強い制約条件
++システムプロセス、観測プロセスが線形
++ガウシアン分布
適用範囲が限られる~
***ParticleFilter [#e9855eb0]
KalmanFilterの非線形版~
非ガウシアンの分布を表現~
ランダムサンプリングによる仮説の生成と、各仮説の尤度推定によって事後分布を推定~
基本的に同じもの~
+MonteCarloFilter(1995)
+利点
++システムプロセス、観測プロセスが任意~
++非ガウシアン分布を表現可能~
++多重仮説~
++尤度分布が局所的に滑らかでなくてもいい~
+欠点
++状態ベクトルが高次元になると計算量が増加~
++多数のサンプリングが必要~
++複数ターゲットへの拡張が難しい~
++尤度分布の裾野が狭いと不安定になる~
+BootstrapFilter(1996)
+ConDensation(1998)
これらがParticleFilterかConDensation(CV分野)とまとめて呼ばれるようになる。~
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[[小原/日誌]]
CV分野(ComputerVision)~
観測ベクトルを用いて状態の推定を行う。~
状態の推定はマルコフ性を満たす(将来の状態が現在の状態にのみ左右される)~
***Kalman filter [#g5ce902b]
CV分野では限定的な利用
_利点
++線形解が与えられる(計算コストが小)~
++次のフレームの予測ができる~
++観測ノイズ、システムノイズを吸収できる~
_欠点
++強い制約条件
++システムプロセス、観測プロセスが線形
++ガウシアン分布
適用範囲が限られる~
***ParticleFilter [#e9855eb0]
KalmanFilterの非線形版~
非ガウシアンの分布を表現~
ランダムサンプリングによる仮説の生成と、各仮説の尤度推定によって事後分布を推定~
基本的に同じもの~
+MonteCarloFilter(1995)
+利点
++システムプロセス、観測プロセスが任意~
++非ガウシアン分布を表現可能~
++多重仮説~
++尤度分布が局所的に滑らかでなくてもいい~
+欠点
++状態ベクトルが高次元になると計算量が増加~
++多数のサンプリングが必要~
++複数ターゲットへの拡張が難しい~
++尤度分布の裾野が狭いと不安定になる~
+BootstrapFilter(1996)
+ConDensation(1998)
これらがParticleFilterかConDensation(CV分野)とまとめて呼ばれるようになる。~
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