Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Spektrum Jun 2010, 2010
Serie: Libro 57 di 153 - Springer Tracts in Advanced Robotics
- Rilegato
- Nuovo
Da: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germaniabuchversandmimpf2000
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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.
Codice articolo 9783642136412
- Titolo
- Incremental Learning for Motion Prediction of Pedestrians and Vehicles
- Autore
- Alejandro Dizan Vasquez Govea
- Editore
- Springer, Springer Spektrum Jun 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642136419
- ISBN 13
- 9783642136412
- Peso dell'articolo
- 468 grammi
- Dimensioni
- 241x160x16 mm
- Serie
- Libro 57 di 153: Springer Tracts in Advanced Robotics
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 machine learning techniques to build a statistical model, using as input a collection of trajectories gathered through a sensor (e.g. camera, laser scanner), and then using that model to predict further motion. Unfortunately, most current techniques use offline learning algorithms, meaning that they are not able to learn new motion patterns once the learning stage has finished.
This book presents a lifelong learning approach where motion patterns can be learned incrementally, and in parallel with prediction. The approach is based on a novel technique - growing hidden Markov models - which extends classical hidden Markov models by giving them the ability to learn incrementally both the parameters and the structure of the model. The proposed approach has been extensively validated with synthetic and real trajectory data. In our experiments our approach consistently learned motion models that were more compact and accurate than those produced by two other state-of-the-art techniques, confirming the viability of lifelong learning approaches to build human behavior models.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Dalla quarta di copertina
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.
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