虽然有许多用于目标跟踪的算法，包括较新的基于深度学习的算法，但对于这项任务，粒子滤波仍然是一个有趣的算法。所以在这篇文章中，我们将介绍视频中的目标跟踪：预测下一帧中物体的位置。在粒子滤波以及许多其他经典跟踪算法的情况下，我们根据估计的动态进行预测，然后使用一些测量值更新预测。
我们从数学理论开始。粒子滤波是一种贝叶斯滤波方法，主要用于非线性、非高斯动态系统中的状态估计。它通过使用一组随机样本（称为粒子）来表示状态的后验概率分布，并通过这些粒子的加权平均来估计状态。
在每个时间步(或视频中的一帧)，对物体的位置有一些信念(也称为先验知识)。这种信念是基于我们从前面的步骤中得到的信息。为了提高对目标位置的估计，可以通过测量当前时间步长的状态，在初始信念(或预测)中添加额外的信息。通过测量我们可以更新或修正目标的状态(即它的位置)。这种新的修正估计也称为后验估计。
也就是说我们的目标有一些隐藏状态(在这个例子中是位置)，它将被标记为x。因为不确定这个状态(这就是它被隐藏的原因)，所以可以对它进行估计，同时可以对状态Y进行一些测量，但测量总是有噪声的，这意味着它不是完美的，所以得到的时目标在哪里的一些分布，而不是精确的位置(如果测量是完美的，我们不需要任何估计，我们确切地知道物体在哪里)。
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