AFRIKAANSE OPSOMMING: ’nAkkurate, robuuste en vinnige visuele-opspoorderword in vele toepassings benodig. Voorbeelde van toepassings is bewaking, gebaarherkenning, die volg van lippe vir liplees en die skep van ’n vergrote realiteit deur ’n voorwerp wat gevolg word, in ’n virtuele omgewing in te bed. In hierdie proefskrif ondersoek ons die lewensvatbaarheid van ’n visuele-opspoorder deur die akkuraatheid van aktiewe voorkomsmodellemet die robuustheid van die partikel lter (’n stochastiese proses) te kombineer—ons noem hierdie kombinasie die PFAAM. Ten einde ’n vinnige visuele-opspoorder te verkry, stel ons lokale optimering, sowel as die gebruik van aktiewe voorkomsmodelle wat met nie-lineêre tegnieke gepas is, voor. Aktiewe voorkomsmodelle gebruik kontoer (vorm) inligting tesamemet grysskaalinligting om ’n vervormbaremeester van ’n voorwerp te bou. Wanneer aktiewe voorkomsmodelle kontoere volg, is dit normaalweg akkuraat,maar nie noodwendig robuust nie. ’n Partikel lter is ’n veralgemening van die Kalman lter. Ons wys in tutoriaalstyl hoe die partikel lter as ’n numeriese benadering tot die toestand-beramingsprobleem afgelei kan word. Die algoritmes word vir akkuraatheid, robuustheid en spoed op ’n persoonlike rekenaar, ’n ingebedde omgewing en deur volging in ìD, getoets. Die algoritmes loop intyds op ’n persoonlike rekenaar en is naby intyds op ons ingebedde omgewing. In beide gevalle, word goeie akkuraatheid en robuustheid verkry, selfs as die voorwerp wat gevolg word, vinnig, teen ’n besige agtergrond beweeg of eenvoudige okklusies ondergaan.