Efficient human situation recognition using Sequential Monte Carlo in discrete state spaces Diese Dissertation analysiert diese Herausforderungen und entwickelt Lösungen für SMC Methoden. Der große kategorische und kausale Zustandsraum ist der größte Faktor für die Ineffizienz von aktuellen SMC Methoden. Die Vorteile des Marginalen Filters in kategorischen Zustandsräumen gegenüber dem Partikelfilter werden detailliert analysiert. Eine optimale Pruning Strategie wird für den Marginal Filter entwickelt.<ger> This dissertation analyses these challenges and provides solutions for SMC methods. The large categorical and causal state space is the largest factor for the inefficiency of current SMC methods. The marginal filter is analysed in detail for its advantages in categorical states over the particle filter. An optimal pruning strategy for the marginal filter is derived that limits the number of samples.<eng>