Key points are not available for this paper at this time.
يعد تتبع الأهداف المتعددة بصريًا مشكلة صعبة، خاصة عندما تكون الكفاءة قضية. إن الحجب، إذا لم يتم التعامل معه بشكل صحيح، هو مصدر رئيسي للفشل. تم اقتراح حلول تدعم التفكير المبدئي في الحجب لكنها لا تزال غير عملية للتطبيقات عبر الإنترنت. تقدم هذه الورقة حلاً جديدًا يدير بشكل فعال التوازن بين النمذجة الموثوقة وكفاءة الحوسبة. يتم اشتقاق مرشح الهيبريد المشترك القابل للفصل (HJS) من صياغة بايزية مشتركة للمشكلة، ويظهر أنه فعال بينما هو الأمثل من حيث تمثيل الاعتقاد المضغوط. يتم تحقيق كفاءة الحوسبة من خلال استخدام تقريب مجال ماركوف العشوائي للديناميات المشتركة وخوارزمية تزايدية لتحديث البوستيريور مع احتمالية المظهر التي تنفذ نموذجًا مبنيًا على الفيزياء لعملية الحجب. تم اقتراح تنفيذ مرشح جزيئي يحقق تتبعاً دقيقاً خلال الحجب الجزئي، بينما في حالات الحجب الكامل، فإن فرضيات التتبع مرتبطة بحجوم الحجب المقدرة. تظهر التجارب أن الخوارزمية المقترحة فعالة، ومتينة، وقادرة على حل الحجب الطويل الأجل بين الأهداف ذات المظهر المتطابق.
درس أوزوالد لانتز (الأربعاء) هذا السؤال.