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层级潜变量空间中的三维人手跟踪方法
被引量：
2
1
作者
韩磊
梁玮
贾云得
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期650-656,共7页
针对人手状态空间维数过高的问题,提出一种基于层级流形学习的三维人手跟踪方法.将人手状态空间划分成多个人手部分状态空间,采用层级高斯过程潜变量模型得到更能反映人手运动本质的树状低维流形空间,降低了粒子滤波器有效跟踪人手所需...
针对人手状态空间维数过高的问题,提出一种基于层级流形学习的三维人手跟踪方法.将人手状态空间划分成多个人手部分状态空间,采用层级高斯过程潜变量模型得到更能反映人手运动本质的树状低维流形空间,降低了粒子滤波器有效跟踪人手所需的粒子数量;使用径向基函数插值方法构建低维流形空间到图像空间的非线性映射,将低维粒子直接映射到图像空间中观测.实验结果表明,该方法可以鲁棒地跟踪关节人手.
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关键词
三维人手跟踪
层级流形学习
高斯过程潜变量模型
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职称材料
高维数据分类方法研究
被引量：
3
2
作者
田江
顾宏
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期2933-2935,2955,共4页
在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能。利用GPLVM实现数据的平滑映射...
在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能。利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据。利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。
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关键词
高斯过程潜变量模型
支持向量机
模式分类
阶梯跳跃降维
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职称材料
一种孤立点挖掘的混合核方法
3
作者
田江
顾宏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第3期245-247,共3页
孤立点是不具备数据一般特性的数据对象。支持向量机(SVM)将数据点映射到高维特征空间,通过划分最大间隔的超平面来分离孤立点和正常点。利用支持向量机在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种新的基于高斯过程潜变...
孤立点是不具备数据一般特性的数据对象。支持向量机(SVM)将数据点映射到高维特征空间,通过划分最大间隔的超平面来分离孤立点和正常点。利用支持向量机在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种新的基于高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量分类的检测模型算法。利用GPLVM提供潜变量到数据空间的平滑概率映射实现数据降维,然后通过SVM交叉验证进行孤立点检测。在KDD99数据集上进行了仿真实验,数值结果表明该算法在保证低误报率的前提下能有效地提高检测率,证明了方法的有效性。
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关键词
孤立点检测
支持向量机
数据降维
高斯过程潜变量模型
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职称材料
题名
层级潜变量空间中的三维人手跟踪方法
被引量：
2
1
作者
韩磊
梁玮
贾云得
机构
北京理工大学计算机科学技术学院智能信息技术北京市重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第5期650-656,共7页
基金
国家自然科学基金(60473049)
国家"八六三"高技术研究发展计划(2006AA01Z120)
文摘
针对人手状态空间维数过高的问题,提出一种基于层级流形学习的三维人手跟踪方法.将人手状态空间划分成多个人手部分状态空间,采用层级高斯过程潜变量模型得到更能反映人手运动本质的树状低维流形空间,降低了粒子滤波器有效跟踪人手所需的粒子数量;使用径向基函数插值方法构建低维流形空间到图像空间的非线性映射,将低维粒子直接映射到图像空间中观测.实验结果表明,该方法可以鲁棒地跟踪关节人手.
关键词
三维人手跟踪
层级流形学习
高斯过程潜变量模型
Keywords
3D hand tracking
hierarchical manifold learning
Gaussian process latent variable model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
高维数据分类方法研究
被引量：
3
2
作者
田江
顾宏
机构
大连理工大学电子与信息工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期2933-2935,2955,共4页
文摘
在对高维度数据进行模式分类时,能否有效进行降维是一个关键问题。提出了一种结合高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量机(SVM)的阶梯跳跃降维分类框架方法,能有效的降低样本数据维数,同时提高分类器性能。利用GPLVM实现数据的平滑映射,对输入样本进行非线性降维后,根据SVM的分类校验结果进行下一步降维迭代操作;计算新的阶梯维数,根据反馈动态调整降维输入数据。利用该方法对UCI上的数据集进行分类,仿真结果验证了方法的有效性。
关键词
高斯过程潜变量模型
支持向量机
模式分类
阶梯跳跃降维
Keywords
GPLVM
SVM
pattern classification
ladder jumping dimension reduction
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种孤立点挖掘的混合核方法
3
作者
田江
顾宏
机构
大连理工大学电子与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010年第3期245-247,共3页
基金
国家自然科学基金(60605022)资助
文摘
孤立点是不具备数据一般特性的数据对象。支持向量机(SVM)将数据点映射到高维特征空间,通过划分最大间隔的超平面来分离孤立点和正常点。利用支持向量机在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势,提出了一种新的基于高斯过程潜变量模型(GPLVM)和支持向量分类的检测模型算法。利用GPLVM提供潜变量到数据空间的平滑概率映射实现数据降维,然后通过SVM交叉验证进行孤立点检测。在KDD99数据集上进行了仿真实验,数值结果表明该算法在保证低误报率的前提下能有效地提高检测率,证明了方法的有效性。
关键词
孤立点检测
支持向量机
数据降维
高斯过程潜变量模型
Keywords
Outlier detection, Support vector machine, Dimensionality reduction, GPLVM
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
层级潜变量空间中的三维人手跟踪方法
韩磊
梁玮
贾云得
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2009
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
高维数据分类方法研究
田江
顾宏
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2009
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种孤立点挖掘的混合核方法
田江
顾宏
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2010
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
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