【摘 要】
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在人机协调装配中,为了准确描述手部位姿,需要精确的指节图像特征提取与识别。为了丰富手部信息,提出了基于Laplace逼近Gaussian过程的多分类算法,以实现基于手部图像的指节
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475365);陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JM5088)
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在人机协调装配中,为了准确描述手部位姿,需要精确的指节图像特征提取与识别。为了丰富手部信息,提出了基于Laplace逼近Gaussian过程的多分类算法,以实现基于手部图像的指节识别。在类别信息无关联的假设基础上,将中层偏移测度特征的学习转化为对随机量的学习;然后通过分析二值多分类高斯场上的后验计算,给出了基于Laplace逼近Gaussian过程的多分类高斯过程学习算法;通过构造中层随机信息的正定核函数,给出了基于Laplace的多分类高斯过程预测算法。最后,利用中层数据的分布学习与预测算法进行了指节图
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