Simultaneous Latent State Estimation and Latent Linear Dynamics Discovery from Image Observations

要約

状態推定問題には長い歴史があり，ノイズの多い観測値が与えられた場合に事後フィルタリング分布を解析的に導出したり近似したりするアルゴリズムが数多く成功している．本報告では、画像ベースの観測データが与えられた場合の潜在的な状態推定の問題を解決するための先行研究を結論付けるとともに、この問題に対する新たな解決策を提案する。

要約(オリジナル)

The problem of state estimation has a long history with many successful algorithms that allow analytical derivation or approximation of posterior filtering distribution given the noisy observations. This report tries to conclude previous works to resolve the problem of latent state estimation given image-based observations and also suggests a new solution to this problem.

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