共享隐变量模型的解析算法及应用

从理论上探讨了共享隐结构模型的实质,并证明其与经典主分量分析的等价性.针对经典的共享隐结构算法需要使用确定性优化算法或者EM算法求解、且初值的设定以及优化速度精度很难控制这一特点,给出了共享隐变量模型的解析式,证明了高斯过程共享隐变量模型等价于经典PCA方法,即可以用PCA方法作为共享隐变量模型的解析式,并给出在人体运动分析中的实验结果.