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J-GLOBAL ID：201702289518147018   整理番号：17A0071892

キャリア軌跡の情報抽出のための核密度法とその可視化【JST・京大機械翻訳】

Visualization and Extraction of Trajectory Stops Based on Kernel-density

著者 (2件)： Xiang Longgang (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University, Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology) ,  Shao Xiaotian (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying,Mapping and Remote Sensing,Wuhan University, Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 45  号： 9  ページ： 1122-1131  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 軌跡は重要な意味情報を保持し、その有効抽出は軌道のSTOP/MOVEモデルの分析を展開する前提である。本論文では、まず核密度の思想に基づき、累積近傍点の時空間寄与によって軌跡点の停留指数を定義し、これに基づき、停留点群を設計し、図形方式によって点の時空間凝集程度の変化を直観的に表現した。さらに,停留指数に基づく潜在的停留段のために,潜在的時間-空間的近傍関係に基づく逐次的アルゴリズムを提案して,それは自動的に発見して,抽出することができた。実験結果は,提案したアルゴリズムが,認識の完全性と精度を考慮して,複雑な軌道を効果的に認識することができ,ノイズの深刻な軌道に直面しても,抽出の正確さは依然として高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  凝集 ,  *キャリア ,  *可視化 ,  アルゴリズム ,  *軌跡 ,  完全性 ,  *情報抽出
準シソーラス用語： 停留点 ,  意味情報 ,  *核密度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： kernel density ,  trajectory ,  stop index ,  stop ,  spatio-temporal contribution

分類 (2件)： 切削一般  (QC02010V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： キャリア ,  軌跡 ,  情報抽出 ,  核密度 ,  可視化