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最佳答案
R 是测量噪声的协方差矩阵，假定为高斯矩阵。在视频中跟踪对象的上下文中，这意味着您的检测错误。假设您正在使用人脸检测器来检测人脸，然后您想使用卡尔曼滤波器来跟踪它们。你运行检测器，你得到每张脸的边界框，然后你使用卡尔曼滤波器来跟踪每个框的质心。 R 矩阵必须描述您对质心位置的不确定性。所以在这种情况下，对于 x,y 坐标，R 的相应对角线值应该是几个像素。如果您的状态包括速度，那么您需要猜测速度测量的不确定性，并将单位考虑在内。如果您的位置以像素为单位，速度以每帧像素为单位，那么 R 的对角线条目必须反射(reflect)这一点。
Q 是过程噪声的协方差。简单地说，Q 指定了对象的实际运动与您假定的运动模型的偏差程度。如果您在道路上跟踪汽车，那么恒速模型应该相当不错，并且 Q 的条目应该很小。如果您要跟踪人脸，他们不太可能以恒定速度移动，因此您需要调高 Q。同样，您需要了解表示状态变量的单位。
这就是直觉。在实践中，您从 R 和 Q 的一些合理初始猜测开始，然后通过实验调整它们。所以设置 R 和 Q 是一门艺术。此外，在大多数情况下，对 R 和 Q 使用对角矩阵就足够了。
这是一个 example在 Matalb 中使用 vision.KalmanFilter 来跟踪多人。
关于matlab - 计算机视觉中的卡尔曼滤波器 : the choice of Q and R noise covariances，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/21245167/
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