获取目标特征后，在场景中分撒许多搜索粒子去搜索目标对象。粒子分撒有许多种方式。比如，a) 均匀分撒。即在整个图像平面均匀的撒粒子(uniform distribution)；b)在上一帧得到的目标附近按照高斯分布来放，可以理解成，靠近目标的地方多放，远离目标的地方少放。Rob Hess的代码用的是后一种方法。粒子放出去后按照初始化阶段得到的目标特征(色调直方图，向量V)计算它所处的位置处图像的颜色特征，得到一个色调直方图，向量Vi，计算该直方图与目标直方图的相似性（直方图匹配）。相似性有多种度量，最简单的一种是计算sum(abs(Vi-V))。每个粒子算出相似度后再做一次归一化，使得所有的粒子得到的相似度加起来等于1。
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