Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den
accesskey
-Taste und Taste 1
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den
accesskey
und Taste 2
S
tartseite
A
nmelden
Hilfe
Sitemap
Impressum
Datenschutz
node1
Studentisches Leben
Veranstaltungen
Einrichtungen
Räume und Gebäude
Personen
Forschung
Startseite
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
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
Einrichtung
IEF/Bereich Informatik