共享隐变量模型的解析算法及应用

来源 :上海电力学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xbh88

【摘要】

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从理论上探讨了共享隐结构模型的实质,并证明其与经典主分量分析的等价性.针对经典的共享隐结构算法需要使用确定性优化算法或者EM算法求解、且初值的设定以及优化速度精度很

【作者】

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仝明磊边后琴

【机构】

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上海电力学院计算机与信息工程学院

【出处】

：

上海电力学院学报

【发表日期】

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2010年5期

【关键词】

：

共享隐变量模型三维人体运动分析维数约简 shared latent model 3D human motion dimensions reduction

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从理论上探讨了共享隐结构模型的实质,并证明其与经典主分量分析的等价性.针对经典的共享隐结构算法需要使用确定性优化算法或者EM算法求解、且初值的设定以及优化速度精度很难控制这一特点,给出了共享隐变量模型的解析式,证明了高斯过程共享隐变量模型等价于经典PCA方法,即可以用PCA方法作为共享隐变量模型的解析式,并给出在人体运动分析中的实验结果.

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