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Originaltitel:
Efficient Movement Representation and Prediction with Machine Learning 
Übersetzter Titel:
Effiziente Darstellung und Vorhersage von Bewegungsabläufen durch Maschinelles Lernen 
Jahr:
2018 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
van der Smagt, Patrick (Prof. Dr.) 
Gutachter:
van der Smagt, Patrick (Prof. Dr.); Albu-Schäffer, Alin (Prof. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; INF Informationswesen, Bibliotheks-, Dokumentations-, Archiv-, Museumswesen 
Kurzfassung:
The thesis aims at obtaining: (1) efficient representation of "static movement" from high-dimensional data, (2) prediction for dynamic movements from temporal data, using machine learning. To study the behaviour of human/robot movements, new machine learning methods for movement modeling are developed in this thesis. The methods were evaluated on a large number of experiments, involving a range of applications. 
Übersetzte Kurzfassung:
Zwei Arten der Bewegungsmodellierung sind die statische Darstellung und die dynamische Vorhersage. In dieser Studie werden diese beiden Methoden verwendet, um verschiedene Arten von Bewegungen zu modellieren, einschließlich der von Fingerspitzen, menschlichen Körper und Roboter. Neue Methoden von Maschinellen Lernens werden für die Bewegungsmodellierung erforscht. Die Methoden werden, von einer großen Anzahl von Experimenten ausgewertet, die eine Vielzahl von Anwendungen enthalten. 
Mündliche Prüfung:
23.03.2018 
Dateigröße:
5944604 bytes 
Seiten:
129 
Letzte Änderung:
26.04.2018