Sequential Monte Carlo with Missing Data

कल्पना कीजिए कि एक कैमरे के साथ एक गतिशील वस्तु को ट्रैक किया जा रहा है जो कभी-कभी ऑफ़लाइन हो जाता है। कोई छवि नहीं आने पर एक मानक कण फिल्टर अपडेट नहीं कर सकता है। लुप्त डेटा के साथ SMC इसे केवल गति मॉडल का उपयोग करके वर्तमान कणों के बादल को समय के साथ आगे बढ़ाकर संभालता है, अगले देखे गए फ्रेम के आने तक सभी भारों को स्थिर रखता है। उस बिंदु पर सामान्य संभावना-आधारित पुनःभारण फिर से शुरू होता है। परिणाम प्रत्येक समय चरण में छिपी हुई स्थिति पर एक सुसंगत पश्च है, चाहे डेटा देखा गया हो या नहीं, अनिश्चितता स्वाभाविक रूप से अंतरालों में फैलती है।