Abstract-En nyligen införd latent funktionsinlärning teknik för tidsvarierande dynamiska fenomen analys är den så kallade långsam funktionsanalys (SFA). SFA är en deterministisk komponentanalysteknik för flerdimensionella sekvenser som, genom att minimera variansen av första ordningens tidsderivat approximation av latenta variabler, finner okorrelerade projektioner som extraherar långsamt varierande egenskaper beställda av sin tidskonsistens och kontinuitet. I detta dokument föreslår vi ett antal förlängningar i både deterministiska och probabilistiska SFA-optimeringsramar. I synnerhet härleder vi en ny deterministisk SFA-algoritm som kan identifiera linjära projektioner som extraherar de vanligaste långsammaste varierande egenskaperna hos två eller flera sekvenser. Dessutom föreslår vi en förväntan maximization (EM) algoritm för att utföra slutledning i en probabilistisk formulering av SFA och på liknande sätt förlänga den för att hantera två och fler tidsvarierande datasekvenser. Dessutom visar vi att den probabilistiska SFA-algoritmen (EM-SFA) som upptäcker det vanliga långsammaste varierande latenta utrymmet i flera sekvenser kan kombineras med dynamiska tidsförvrängningsmetoder för robust sekvenstidsanpassning. De föreslagna SFA algoritmer tillämpades för ansiktsbeteende analys, visar deras användbarhet och lämplighet för denna uppgift. Termer Beteendeanalys, linjärt dynamiskt system (LDS), långsam funktionsanalys (SFA), tidsjustering.
En ganska ny metod är användningen av långsam funktionsanalys (SFA) för dynamiska tidsvarierande scenarier REF med den största fördelen att kunna hitta okorrelerade prognoser med hjälp av en Foreightation-Maximization (EM) algoritm.
Probabilistic Slow Features for Behavior Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}