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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 20 - 20 (1page)
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Motion during human walking can be represented as a sequence of poses. Precise data acquisition for motion analysis usually consumes time and cost. For most of the researches about gait, the number of training data is usually smaller than the dimensionality of features. Therefore, dimensionality reduction methods are applied to extract important features by eliminating redundancy. Principal component analysis (PCA) is a method that preserves maximum data variation with reduced components by a linear transformation. Though there had been various nonlinear methods to address the limitations of PCA, some works showed that PCA could h ... 전체 초록 보기
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