Vi undersöker tekniker för analys och hämtning av objektbanor. Vi antar att en bana är en sekvens av två eller tredimensionella punkter. Trajectory dataset är mycket vanliga i miljötillämpningar, mobilitet experiment, videoövervakning och är särskilt viktiga för upptäckt av vissa biologiska mönster. Denna typ av data innehåller vanligtvis en stor mängd buller, som gör att alla tidigare använda mätvärden misslyckas. Därför formaliserar vi här icke-metriska likhetsfunktioner baserade på den längsta gemensamma subsekvensen (LCSS), som är mycket robusta mot buller och dessutom ger en intuitiv uppfattning om likhet mellan banor genom att ge mer tyngd åt liknande delar av sekvenserna. Sträckning av sekvenser i tid är tillåtet, såväl som global översättning av sekvenser i rymden. Effektiva ungefärliga algoritmer som beräknar dessa likhetsåtgärder tillhandahålls också. Vi jämför dessa nya metoder med de allmänt använda Euclidean och Dynamic Time Warping avståndsfunktioner (för verkliga och syntetiska data) och visar överlägsenhet vår strategi, särskilt under stark närvaro av buller. Vi visar en svagare version av triangeln ojämlikhet och använda det i en indexering struktur för att svara på närmaste grannen frågor. Slutligen presenterar vi experimentella resultat som bekräftar exaktheten och effektiviteten i vår strategi.
Icke-metriska likhetsfunktioner baserade på den längsta gemensamma undersekvensen presenteras i REF, där författarna föreslog en metod som fungerar betydligt bra för bullriga data.
Elastic Translation Invariant Matching of Trajectories
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}