Många datorseende applikationer innebär modellering av komplexa spatiotemporala mönster i högdimensionella rörelsedata. Nyligen har begränsade Boltzmann maskiner (RBM) i stor utsträckning använts för att fånga och representera rumsliga mönster i en enda bild eller temporal mönster i flera tidsbitar. För att modellera global dynamik och lokala rumsliga interaktioner föreslår vi att teoretiskt utöka de konventionella ringpärmsmekanismerna genom att införa en annan term i energifunktionen för att explicit modellera de lokala rumsliga interaktionerna i inmatningsdata. Därefter föreslås en inlärningsmetod för att uppnå ett effektivt lärande för den föreslagna modellen. Vi inför också en ny metod för klassificering i flera klasser som effektivt kan uppskatta de ogenomförbara partitionsfunktionerna hos olika ringpärmsmekanismer så att ringpärmsmekanismer behandlas som en generativ modell för klassificeringsändamål. Den förbättrade RBM-modellen utvärderas på två datorseende applikationer: ansiktsuttrycksigenkänning och igenkänning av mänskliga åtgärder. Experimentella resultat från referensdatabaser visar hur effektiv den föreslagna algoritmen är.
I REF används begränsad Boltzmann maskin med lokala interaktioner (LRBM) för att fånga spatio-temporala mönster i data.
A Generative Restricted Boltzmann Machine Based Method for High-Dimensional Motion Data Modeling
{'venue': 'Computer Vision and Image Understanding 136 (2015): 14-22', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}