ビデオトラッキング
輪郭追跡へのこのアプローチは、勾配降下法を使用して輪郭エネルギーを最小化することにより、輪郭を直接進化させる。
フィルタリングとデータの関連付けは、ほとんどがトップダウンプロセスであり、シーンまたはオブジェクトに関する事前情報の組み込み、オブジェクトダイナミクスの処理、さまざまな仮説の評価が含まれる。これらの方法により、障害物の背後を移動するオブジェクトの追跡など、より複雑なオブジェクトの相互作用とともに、複雑なオブジェクトの追跡が可能になる。さらに、ビデオトラッカー(TVトラッカーまたはターゲットトラッカーとも呼ばれます)が堅固な基礎(陸上)ではなく、移動する船(沖合)に取り付けられている場合、複雑さが増す。ビデオトラッカーを安定させて、カメラシステムに必要なダイナミクスと帯域幅を減らす。これらのアルゴリズムの計算の複雑さは通常、はるかに高くなる。以下は、いくつかの一般的なフィルタリングアルゴリズム。
カルマンフィルター:ガウスノイズにさらされる線形関数に最適な再帰ベイズフィルター。これは、ノイズ(ランダムな変動)やその他の不正確さを含む、時間の経過とともに観測される一連の測定値を使用するアルゴリズムであり、単一の測定値のみに基づくものよりも正確になる傾向がある未知の変数の推定値を生成する。
粒子フィルター:非線形および非ガウス過程の基礎となる状態空間分布をサンプリングするのに役立つ。