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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles - Couverture souple
Livre 57 sur 153: Springer Tracts in Advanced Robotics
Synopsis
This book focuses on the problem of moving in a cluttered environment with pedestrians and vehicles. A framework based on Hidden Markov models is developed to learn typical motion patterns which can be used to predict motion on the basis of sensor data.
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles (eng)
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
Edité par
Springer Berlin Heidelberg Sep 2012, 2012
ISBN 10 : 3642263852
ISBN 13 : 9783642263859
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Modeling and predicting human and vehicle motion is an active research domain.Owing to the difficulty in modeling the various factors that determine motion(e.g. internal state, perception) this is often tackled by applying machinelearning techniques to build a statistical model, using as input a collectionof trajectories gathered through a sensor (e.g. camera, laser scanner), and thenusing that model to predict further motion. Unfortunately, most currenttechniques use offline learning algorithms, meaning that they are not able tolearn new motion patterns once the learning stage has finished.This books presents a lifelong learning approach where motion patterns can belearned incrementally, and in parallel with prediction. The approach is based ona novel extension to hidden Markov models, and the main contribution presentedin this book, called growing hidden Markov models, which gives us the ability tolearn incrementally both the parameters and the structure of the model. Theproposed approach has been extensively validated with synthetic and realtrajectory data. In our experiments our approach consistently learned motionmodels that were more compact and accurate than those produced by two otherstate-of-the-art techniques, confirming the viability of lifelong learningapproaches to build human behavior models. 176 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642263859
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles (Springer Tracts in Advanced Robotics, 64)
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
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Springer Berlin Heidelberg, 2012
ISBN 10 : 3642263852
ISBN 13 : 9783642263859
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Recent research in the area of motion prediction of Pedestrians and VehiclesPresents the modeling, learning and prediction of motionBased on the winning thesis of the EURON Georges Giralt awardI: Background.- Probabilistic Models.- . N° de réf. du vendeur 5054449
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
impression à la demandeVendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Modeling and predicting human and vehicle motion is an active research domain.Owing to the difficulty in modeling the various factors that determine motion(e.g. internal state, perception) this is often tackled by applying machinelearning techniques to build a statistical model, using as input a collectionof trajectories gathered through a sensor (e.g. camera, laser scanner), and thenusing that model to predict further motion. Unfortunately, most currenttechniques use offline learning algorithms, meaning that they are not able tolearn new motion patterns once the learning stage has finished.This books presents a lifelong learning approach where motion patterns can belearned incrementally, and in parallel with prediction. The approach is based ona novel extension to hidden Markov models, and the main contribution presentedin this book, called growing hidden Markov models, which gives us the ability tolearn incrementally both the parameters and the structure of the model. Theproposed approach has been extensively validated with synthetic and realtrajectory data. In our experiments our approach consistently learned motionmodels that were more compact and accurate than those produced by two otherstate-of-the-art techniques, confirming the viability of lifelong learningapproaches to build human behavior models. N° de réf. du vendeur 9783642263859
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
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Taschenbuch. Etat : Neu. Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles | Alejandro Dizan Vasquez Govea | Taschenbuch | 160 S. | Englisch | 2012 | Springer | EAN 9783642263859 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 106297518
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
Edité par
Springer, Springer Spektrum Sep 2012, 2012
ISBN 10 : 3642263852
ISBN 13 : 9783642263859
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Taschenbuch
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -I: Background.- Probabilistic Models.- II: State of the Art.- Intentional Motion Prediction.- Hidden Markov Models.- III: Proposed Approach.- Growing Hidden Markov Models.- Learning and Predicting Motion with GHMMs.- IV: Experiments.- Experimental Data.- Experimental Results.- V: Conclusion.- Conclusions and Future Work.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 176 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783642263859
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Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni
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Paperback. Etat : Brand New. 2010 edition. 176 pages. 9.25x6.10x0.42 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-3642263852
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