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粒子滤波器办法通常用于视觉跟踪。从统计角度来看，它是一种程序蒙特卡罗重要抽样办法，用于依据观测序列预计动静零碎的潜状态变量。
粒子滤波步骤：
- 初始状态：用大量粒子模仿 X（t），粒子在空间内均匀分布；
- 预测阶段：依据状态转移方程，每一个粒子失去一个预测粒子；
- 校对阶段：对预测粒子进行评估，越靠近于实在状态的粒子，其权重越大；
- 重采样：依据粒子权重对粒子进行筛选，筛选过程中，既要大量保留权重大的粒子，又要有一小部分权重小的粒子；
- 滤波：将重采样后的粒子带入状态转移方程失去新的预测粒子，即步骤 2。
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