Сглаживание движения с помощью фильтра Калмана или фильтра частиц в стабилизации видео

Фильтр Калмана является одномодальным. Это означает, что у него есть одно убеждение вместе с ковариационной матрицей ошибок, чтобы представить уверенность в этом убеждении в виде нормального распределения. Если вы собираетесь сгладить какой-то процесс, вы хотите получить один сглаженный результат. Это соответствует КФ. Это похоже на использование регрессии наименьших квадратов, чтобы подогнать линию к данным. Вы упрощаете ввод до одного результата.

Фильтр частиц является мультимодальным по своей природе. В то время как фильтр Калмана представляет убеждение как центральное значение и дисперсию вокруг этого центрального значения, фильтр частиц просто имеет много частиц, значения которых сгруппированы вокруг областей, которые являются более вероятными. Фильтр частиц может отображать практически то же состояние, что и KF (представьте себе гистограмму частиц, которая выглядит как классическая колоколообразная кривая нормального распределения). Но фильтр частиц также может иметь несколько горбов или вообще любую форму. Эта возможность иметь несколько одновременных режимов идеально подходит для решения таких задач, как оценка движения, потому что один режим (кластер частиц) может представлять одно движение, а другой режим представляет другое движение. Столкнувшись с этой неоднозначностью, KF должен был бы полностью отказаться от одной из возможностей, но фильтр частиц может продолжать верить в обе вещи одновременно, пока неоднозначность не будет разрешена дополнительными данными.