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Publikation: Dissertationsschrift
Efficient human situation recognition using Sequential Monte Carlo in discrete state spaces
Grunddaten
Abstract
Autoren
Grunddaten
Titel
Efficient human situation recognition using Sequential Monte Carlo in discrete state spaces
Erscheinungsjahr
2019
Verlag
Universität Rostock
Verlagsort
Rostock
Publikationsform
Elektronische Ressource
Publikationsart
Dissertationsschrift
Sprache
Englisch
DOI
10.18453/rosdok_id00002533
Letzte Änderung
18.10.2019 06:04:35
Bearbeitungsstatus
durch UB Rostock abschließend validiert
Dauerhafte URL
http://purl.uni-rostock.de/fodb/pub/61835
Links zu Katalogen
Abstract
This dissertation analyses these challenges and provides solutions for SMC methods. The large, categorical and causal state-space is the largest factor for the inefficiency of current SMC methods. The marginal filter is analysed in detail for its advantages in categorical states over the particle filter. An optimal pruning strategy for the marginal filter is derived that limits the number of samples.
Autor
Nyolt, Martin