Saat ini berbagai macam aplikasi membutuhkan proses analisis pergerakan manusia dari data citra dinamis, antara lain, sistem pengawasan cerdas, interaksi manusia computer, analisis kinerja atletik, dan lain-lain. Analisis pergerakan manusia dari data citra dinamis, terdiri dari dua tahap utama, yaitu pelacakan dan analisis pergerakan manusia. Metode Particle Filter (PF) biasa digunakan pada tahap pelacakan pergerakan manusia. Metode ini mempunyai tingkat akurasi pelacakan yang tinggi. Hanya saja metode ini mempunyai dua kelemahan. Pertama, jumlah partikel yang dibangkitkan sebanding dengan waktu komputasi pelacakan. Kedua, banyak partikel sama yang dibangkitkan, sehingga waktu komputasi banyak terbuang untuk memproses partikel yang sama ini.Pada penelitian ini diusulkan modifikasi metode PF untuk mengatasi permasalahan tersebut. Metode yang diusulkan adalah metode PF dengan pembobotan Gaussian. Metode ini terdiri dari empat tahap, yaitu prediksi, sampling partikel, pembobotan Gaussian, dan koreksi. Prediksi bertujuan untuk membangkitkan sejumlah partikel yang merupakan representasi lokasi target obyek. Sampling partikel bertujuan untuk menghitung bobot partikel-partikel tertentu yang menjadi parameter-parameter Gaussian. Pembobotan Gaussian bertujuan untuk menghitung nilai bobot pertikel-partikel berdasarkan distribusi Gaussian yang terbentuk. Koreksi bertujuan untuk memperbaharui partikel-partikel berdasarkan bobot masing-masing. Dengan dua tahap tambahan yang merupakan modifikasi metode PF, maka perhitungan bobot semua partikel hasil prediksi tidak diperlukan lagi, sehingga dapat mengurangi waktu komputasi.