粒子フィルター: コンピューター ビジョンでの粒子フィルターの探索

By Fouad Sabry

粒子フィルタとは

粒子フィルタ、または逐次モンテカルロ法は、非線形状態空間のフィルタリング問題の近似解を見つけるために使用される一連のモンテカルロ アルゴリズムです。 信号処理やベイズ統計推論などのシステム。 フィルタリング問題は、部分的な観測が行われ、ランダムな摂動が動的システムだけでなくセンサーにも存在する場合に、動的システムの内部状態を推定することで構成されます。 目的は、ノイズの多い部分的な観測を考慮して、マルコフ過程の状態の事後分布を計算することです。 「粒子フィルター」という用語は、1960 年代初頭以来流体力学で使用されてきた平均場相互作用粒子法について、1996 年にピエール デル モラルによって初めて作られました。 「逐次モンテカルロ」という用語は、1998 年に Jun S. Liu と Rong Chen によって造られました。

どのようなメリットがあるか

(I) 洞察、 および次のトピックに関する検証:

第 1 章: パーティクル フィルター

第 2 章: 重要度サンプリング

第 3 章: ポイント プロセス

第 4 章: フォッカー?プランク方程式

第 5 章: ウィーナーの補題

第 6 章: クライン?クラマース方程式

第 7 章: 平均場粒子法

第 8 章: ディリクレ カーネル

第 9 章: 一般化パレート分布

第 10 章: スーパープロセス

(II) 以下に関する一般のよくある質問に答える 粒子フィルター。

(III) さまざまな分野での粒子フィルターの使用例。

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、趣味人、およびあらゆる種類の粒子フィルターに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。

 

 

• Language: 日本語
• Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]
• Release date: May 13, 2024

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