详细介绍了KPF(核粒子滤波)算法在视觉目标跟踪中的应用，并与标准的PF进行比较，能得到更好的估计值，鲁棒性也较好。

该代码用于实现粒子滤波视觉目标跟踪(PF)、卡尔曼粒子滤波视觉目标跟踪(KPF)、无迹粒子滤波视觉目标跟踪(UPF)。它们是本人这两年来编写的核心代码，用于实现鲁棒的视觉目标跟踪，其鲁棒性远远超越MeanShift(均值转移)和Camshift之类。用于实现视觉目标跟踪的KPF和UPF都是本人花费精力完成，大家在网上是找不到相关代码的。这些代码虽然只做了部分代码优化，但其优化版本已经成功应用于我们研究组研发的主动视觉目标跟踪打击平台中。现在把它们奉献给大家！-These codes are us

the Kernel Particle Filter (KPF)—is proposed for visual tracking in image sequences. The KPF invokes kernels to form a continuous estimate of the posterior density function. Particles are allocated based on the gradient information estimated