![](/images/graphics-bg.png)
Candidates for Synergies : Linear Discriminants versus Principal Components
المؤلفون المشاركون
Mao, Zhi-Hong
Patel, Vrajeshri
Vinjamuri, Ramana
Crone, Nathan
Powell, Michael
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-07-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Movement primitives or synergies have been extracted from human hand movements using several matrix factorization, dimensionality reduction, and classification methods.
Principal component analysis (PCA) is widely used to obtain the first few significant eigenvectors of covariance that explain most of the variance of the data.
Linear discriminant analysis (LDA) is also used as a supervised learning method to classify the hand postures corresponding to the objects grasped.
Synergies obtained using PCA are principal component vectors aligned with dominant variances.
On the other hand, synergies obtained using LDA are linear discriminant vectors that separate the groups of variances.
In this paper, time varying kinematic synergies in the human hand grasping movements were extracted using these two diametrically opposite methods and were evaluated in reconstructing natural and American sign language (ASL) postural movements.
We used an unsupervised LDA (ULDA) to extract linear discriminants.
The results suggest that PCA outperformed LDA.
The uniqueness, advantages, and disadvantages of each of these methods in representing high-dimensional hand movements in reduced dimensions were discussed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Vinjamuri, Ramana& Patel, Vrajeshri& Powell, Michael& Mao, Zhi-Hong& Crone, Nathan. 2014. Candidates for Synergies : Linear Discriminants versus Principal Components. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466980
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Vinjamuri, Ramana…[et al.]. Candidates for Synergies : Linear Discriminants versus Principal Components. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466980
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Vinjamuri, Ramana& Patel, Vrajeshri& Powell, Michael& Mao, Zhi-Hong& Crone, Nathan. Candidates for Synergies : Linear Discriminants versus Principal Components. Computational Intelligence and Neuroscience. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466980
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-466980
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)