Vi beskriver dubbla Gaussian processer (TGP), en generisk strukturerad förutsägelse metod som använder Gaussian process (GP) tidigare på både kovariater och svar, både multivariat, och uppskattar resultaten genom att minimera Kullback-Leibler skillnaden mellan två GP modellerade som normala fördelningar över ändliga index uppsättningar av utbildning och test exempel, betona målet att liknande ingångar bör producera liknande percepts och detta bör hålla, i genomsnitt, mellan deras marginella fördelningar. TGP fångar inte bara det ömsesidiga beroendet mellan kovariater, som i en typisk GP, men också de mellan svar, så korrelationer mellan både in- och utgångar redovisas. TGP exemplifieras, med lovande resultat, för rekonstruktion av 3d mänskliga poser från monokulära och multicamera videosekvenser i den nyligen införda HumanEva-riktmärket, där vi uppnår 5 cm fel i genomsnitt per 3d markör för modeller utbildade gemensamt, med hjälp av data från flera personer och flera aktiviteter. Metoden är snabb och automatisk: den kräver ingen hantverk av den ursprungliga posen, kamerakalibreringsparametrar eller tillgång till en 3D-kroppsmodell i samband med mänskliga ämnen som används för utbildning eller testning.
Bo och Sminchisescu REF föreslog dubbla Gaussianska processer (TGP) för den strukturerade förutsägelsen.
Twin Gaussian Processes for Structured Prediction
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}