Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  Characteristic Kernels on Structured Domains Excel in Robotics and Human Action Recognition

Danafar, S., Gretton, A., & Schmidhuber, J. (2010). Characteristic Kernels on Structured Domains Excel in Robotics and Human Action Recognition. In J. Balcázar, F. Bonchi, A. Gionis, & M. Sebag (Eds.), ECML PKDD: Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2010, Barcelona, Spain, September 20-24, 2010 (pp. 264-279). Berlin, Germany: Springer.

Item is

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

einblenden:
ausblenden:
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Danafar, S, Autor           
Gretton, A1, 2, Autor           
Schmidhuber, J, Autor
Affiliations:
1Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              
2Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Embedding probability distributions into a sufficiently rich (characteristic) reproducing kernel Hilbert space enables us to take higher order statistics into account. Characterization also retains effective statistical relation between inputs and outputs in regression and classification. Recent works established conditions for characteristic kernels on groups and semigroups. Here we study characteristic kernels on periodic domains, rotation matrices, and histograms. Such structured domains are relevant for homogeneity testing, forward kinematics, forward dynamics, inverse dynamics, etc. Our kernel-based methods with tailored characteristic kernels outperform previous methods on robotics problems and also on a widely used benchmark for recognition of human actions in videos.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n):
 Datum: 2010-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-642-15880-3_23
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML PKKD 2010)
Veranstaltungsort: Barcelona, Spain
Start-/Enddatum: 2010-09-20 - 2010-09-24

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: ECML PKDD: Joint European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2010, Barcelona, Spain, September 20-24, 2010
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Balcázar, JL, Herausgeber
Bonchi, F, Herausgeber
Gionis, A, Herausgeber
Sebag, M, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 264 - 279 Identifikator: ISBN: 978-3-642-15879-7

Quelle 2

einblenden:
ausblenden:
Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 6321 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -