Estimation de densités complexes par permutation de sous-échantillons
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چکیده
In this paper, we propose an original approach for sequential non-parametric density estimation defined in highdimensional state spaces using the particle filtering framework. By exploiting conditional independences in the state space, we propose to swap independent particle subsets to generate new sets that better sample this space. We integrate this approach into two versions of particle filter, i.e., partition sampling and annealed particle filter, to prove its efficiency. We compare it to classical approaches on synthetic articulated object density estimation problems, and show that our approach reduces both estimation errors and computation times.
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