Abstract-We introducerar Gaussian process dynamiska modeller (GPDMs) för ickelinjär tidsserieanalys, med tillämpningar för lärande modeller av mänsklig pose och rörelse från högdimensionell rörelse fånga data. En GPDM är en latent variabel modell. Den består av ett lågdimensionellt latent utrymme med tillhörande dynamik, samt en karta från det latenta rummet till ett observationsutrymme. Vi marginaliserar modellparametrarna i sluten form genom att använda Gaussian process priors för både dynamiska och observationskartläggningar. Detta resulterar i en icke-parametrisk modell för dynamiska system som står för osäkerheten i modellen. Vi demonstrerar tillvägagångssättet och jämför fyra lärande algoritmer på mänskliga rörelse fånga data, där varje pose är 50-dimensionell. Trots användningen av små datamängder lär sig GPDM en effektiv representation av den ickelinjära dynamiken i dessa utrymmen.
REF föreslår en Gaussian Process Dynamic Model (GPDM) som lär sig dynamiken i det latenta utrymmet och bild. 3...............................................................
Gaussian Process Dynamical Models for Human Motion
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}