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Originaltitel:
Efficient Movement Representation and Prediction with Machine Learning
Übersetzter Titel:
Effiziente Darstellung und Vorhersage von Bewegungsabläufen durch Maschinelles Lernen
Autor:
Chen, Nutan
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.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1356181
Eingereicht am:
10.08.2017
Mündliche Prüfung:
23.03.2018
Dateigröße:
5944604 bytes
Seiten:
129
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20180323-1356181-1-2
Letzte Änderung:
26.04.2018
 BibTeX