44、高斯过程模型在人体姿态估计与手指静脉识别中的应用

高斯过程模型在人体姿态估计与手指静脉识别中的应用

在当今的科技领域，人体姿态估计和生物识别技术都有着广泛的应用。本文将介绍两种基于高斯过程的模型，分别用于人体姿态估计和手指静脉识别，并探讨它们的原理、实验结果以及优势。

人体姿态估计中的高斯过程模型

在人体姿态估计方面，提出了一种新颖的时空组合局部高斯过程专家模型（TSL - GP），用于从单目图像中高效估计3D人体姿态。

模型原理

该模型本质上是一种高斯过程专家的混合模型，将空间和时间信息集成到一个无缝系统中，以处理多模态问题。局部专家在局部邻域中进行训练，与以往的工作不同，该模型在统一的输入 - 输出空间中定义邻域关系，因此可以灵活处理双向多模态。空间和时间局部专家都在非常小的邻域内在线定义，使得学习和推理极其高效。

实验设置

• 多模态函数回归实验 ：使用了两组玩具数据对全高斯过程（Full GP）、局部稀疏高斯过程（LS - GP）和TSL - GP进行测试。第一组数据集包含约200个训练对 (x, y)，其中y在 (0, 1) 内均匀生成，x = y + 0.3 sin(2πy) + ϵ，ϵ 是从均值为0、标准差为0.05的高斯分布中抽取的。测试点 (Nt = 200) 从 (0, 1) 中均匀采样。第二组数据集是通过采样一个具有从径向基函数（RBF）获得的协方差矩阵的高斯过程得到的，约200个测试输入在 (-7.5, 7.5) 内均匀采样。
• HumanEva数据库实验 ：使用HumanEva数据库进行验证，该数据库提供同步的视频和运动捕捉流，包