目标跟踪检测算法（四）——多目标扩展

第一阶段（概率统计最大化的追踪） 1）多假设多目标追踪算法（MHT，基于kalman在多目标上的拓展） 多假设跟踪算法(MHT)是非常经典的多目标跟踪算法，由Reid在对雷达信号的自动跟踪研究中提出，本质上是基于Kalman滤波跟踪算法在多目标跟踪问题中的扩展。 卡尔曼滤波实际上是一种贝叶斯推理的应用，通过历史关联的预测量和k时刻的预测量来计算后验概率： 关联假设的后验分布是历史累计概率密度的连乘

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