粒子滤波算法有很多变种，以Rob Hess实现的这种最基本的粒子滤波算法为例。它的核心思想是随机采样和重要性重采样。在不知道目标在哪里的情况下，随机向场景中分散粒子，撒完粒子后，根据特征相似度计算每个粒子的重要性，然后在重要的地方多撒粒子，不重要的地方少撒粒子。所以说粒子滤波较之蒙特卡洛滤波计算量较小。这种思想虽然简单，但效果往往很好。
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