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문제 정의
- 본 연구에서는 [21]의연구와 같이 HMM의 변형의 하나인 FHMM을 적용하여 얻은흥미로운 연구결과를 소개한다. 그리고 그 결과에 대한 직관적인 분석을 시도하며 제안 방법의 당위성을 논하려 한다. 한편 연속 실수인 보행 방향각을 몇 개의 대표로 양자화 함으로써 유발되는 정보의 손실을 줄이기 위하여 순환 연속치 분포 밀도 함수를 활용하는 방법을 제안한다.
- 그럼에도 불구하고 패턴 공간의 데이터를 여러가지 유형으로 나누어 보는것은 문제를 이해하는데 도움이 된다. 따라서 본 연구에서는 휴먼 보행 동작에서 관찰할 수 있는 자세를 일정한 개수의 유형으로 나누어 보고 이산화의 장점과 문제점을 살펴보기로 한다.
- [30, 31]. 본 논문에서는 보다 관심의 대상이 되는 보행 방향 변수 出 를 연속 변수로 모델링하는방법을 제안한다. 앞의 FHMM을 이용한 보행자 모델에는 두 종류의 이산 변수가 있었다.
- 이러한 신호에대한 분석과 이해를 위해서는 휴먼 동작의 공간적 특성과 외관외에 시간 차원의 동적 변화 특성도 동시에 기술할 수 있어야 한다. 본 논문은 이러한 보행 동작 모델의 설계와 응용 및 분석을목표로 한다.
- 휴먼 보행은 매우 반복적이고 주기적이며 정형화된 동작이다. 본 연구에서는 [21]의연구와 같이 HMM의 변형의 하나인 FHMM을 적용하여 얻은흥미로운 연구결과를 소개한다. 그리고 그 결과에 대한 직관적인 분석을 시도하며 제안 방법의 당위성을 논하려 한다.
- 본 연구에서는 휴먼 보행동작의 동적 과정을 분석하는 것을 목표로 한다. 관찰 신호의 불완전성, 다양한 잡음, 오차 등을 극복하기 위하여 통계적 모형을 선택한다.
가설 설정
- (a) 보행 동작 분류를 위한 SOM 출력층 노드의 가중치 벡터. (b) 보행 동작을 SOM 출력충 공간의 궤적으로 사상한 것.
- 두 분포가 서로 독립이라고 가정한다면 확률 평가 시 각각을 최대화 하면 된다.
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