Publikation: Dissertationsschrift

Efficient human situation recognition using Sequential Monte Carlo in discrete state spaces

Grunddaten
Abstract
Autoren
Einrichtung

Grunddaten

Titel	Efficient human situation recognition using Sequential Monte Carlo in discrete state spaces
Erscheinungsjahr	2019
Verlagsort	Rostock
Publikationsform	Druckschrift
Publikationsart	Dissertationsschrift
Sprache	Englisch
Letzte Änderung	18.10.2019 06:04:35
Bearbeitungsstatus	durch UB Rostock abschließend validiert
Dauerhafte URL	http://purl.uni-rostock.de/fodb/pub/61832
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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

Einrichtung

IEF/Bereich Informatik