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文档摘要

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基于贝叶斯框架的目标跟踪算法改进研究

一、引言

目标跟踪作为计算机视觉领域的一个重要分支，广泛应用于视频监控、无人驾驶、智能机器人等领域。贝叶斯框架作为目标跟踪算法的一种常见方法，具有较高的准确性和实时性。然而，在实际应用中，由于环境复杂多变、目标形态变化等因素的影响，传统的贝叶斯目标跟踪算法仍存在一定的问题和挑战。因此，本文旨在研究基于贝叶斯框架的目标跟踪算法的改进方法，以提高其准确性和鲁棒性。

二、传统贝叶斯目标跟踪算法概述

传统贝叶斯目标跟踪算法主要基于概率统计理论，通过建立目标的概率模型和观测模型，实现对目标的跟踪。其中，概率模型用于描述目标的状态转移概率，观测模型用于描述目标在观测空