Lọc Particle là một phương pháp thành công trong bài toán theo vết đối tượng theo thời gian thực. Nó là một phương pháp mới đang là sự tập trung của nhiều nghiên cứu hiện nay bởi nó khắc phục được nhược điểm của các phương pháp cổ điển như lọc Kalman, so khớp mẫu (Template Matching)… Trong luận văn này, chúng tôi sẽ trình bày cơ sở lý thuyết của phương pháp lọc Particle, cũng như hai phương pháp mở rộng của lọc Particle: lọc Particle kết hợp với Mean shift ứng dụng cho bài toán theo vết 1 đối tượng, lọc Particle ứng dụng cho bài toán theo vết nhiều đối tượng. Qua khảo sát và cài đặt thử nghiệm cho thấy, hai phương pháp này thật sự là hai phương pháp mạnh mẽ và hiệu quả có thể là giải pháp cho các bài toán theo vết đối tượng thực tế